La inteligencia artificial puede realizar un diagnóstico inicial del melanoma con una precisión convincente. Sólo los casos realmente sospechosos tendrían que ver a un dermatólogo. Las aplicaciones con efecto fotoenvejecimiento también refuerzan la conciencia preventiva.
La relación entre lunares benignos extirpados por sospecha y melanomas malignos realmente diagnosticados es el Número Necesario a Tratar (NNT). Es el número de tratamientos (escisiones) que deben realizarse para lograr un acontecimiento terapéutico deseado (melanoma extirpado). Es un indicador de la precisión diagnóstica en la clínica y del uso eficaz de los recursos médicos. La cirugía innecesaria puede evitarse con un NNT bajo. Según los estudios [1,2] los especialistas tienen un NNT entre 6 y 8 aproximadamente. En las consultas de los médicos de cabecera puede ser de 17 o (significativamente) más, los médicos de cabecera con interés en este campo llegan a valores de NNT en torno a 9.
El programa comercial MoleMap (https://molemap.net.au), en el que médicos australianos, neozelandeses y estadounidenses expertos en la detección precoz del melanoma ofrecen “paquetes de chequeo” de bajo umbral, presenta un NNT de 4. Los pacientes deciden por sí mismos si participan en el programa de cribado y en qué medida. Esto ha dado lugar a una base de datos de más de seis millones de lesiones fotografiadas, ya sea a nivel macro (imagen clínica ampliada) o a nivel micro (mediante dermatoscopio, polarizado/no polarizado).
La inteligencia artificial alcanza un NNT del 7
Investigadores de IBM de Australia utilizaron parte de estos datos, concretamente 40 173 imágenes de 8882 pacientes, junto con la información de diagnóstico, para enseñar a una red neuronal artificial a diagnosticar el melanoma. La inteligencia artificial aprendió así a clasificar las lesiones en “melanoma” y “no melanoma” (carcinoma de células basales, carcinoma de células escamosas y doce enfermedades benignas) basándose en microimágenes y macroimágenes. Los datos del 80% de los pacientes -seleccionados al azar- sirvieron de base para el algoritmo de aprendizaje, y el 20% restante como prueba de la precisión del modelo.
De hecho, la inteligencia artificial logró un NNT de 7 cuando se comparó el número de lesiones recomendadas para tratamiento por el algoritmo con los diagnósticos de melanoma realizados por los dermatólogos de MoleMap. Traducido, esto significa: La inteligencia artificial se movió en el marco de los valores de los especialistas.
La concordancia con el diagnóstico del dermatólogo fue del 96,58% (micro), 96,34% (macro) y 96,75% (micro y macro combinados). El área bajo la curva (AUC) fue superior a 0,9. Por lo tanto, la prueba discriminó de forma limpia y clínicamente relevante.
Debido a su buena concordancia con el diagnóstico experto, el algoritmo podría utilizarse en el futuro para garantizar que sólo las lesiones realmente sospechosas lleguen al dermatólogo. Se reduce la tasa de lesiones elegibles y aumenta la eficacia de las pruebas. Por cierto, también se informó de hechos similares en Suiza hace unos años (Skin App de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes de Lucerna).
¿Envejecimiento artificial a través de una app como herramienta educativa?
También desde Alemania llegaron interesantes reflexiones sobre la digitalización. Si la exposición (sin protección) a los rayos UV es el mayor factor de riesgo del cáncer de piel, ¿no se puede concienciar al público en general a través de los medios digitales? ¿Podrían utilizarse para ello, por ejemplo, las aplicaciones de modificación facial, muy extendidas y orientadas principalmente al entretenimiento? El procedimiento es familiar: Se requiere un “selfie” del propio rostro que, con un solo clic, aparece de repente envejecido o rejuvenecido varios años, mezclado con la semejanza de otro (intercambio de caras) o cambiado de sexo.
Investigadores de Alemania conceptualizaron una aplicación de este estilo que “conjura” el fotoenvejecimiento y el cáncer de piel en el rostro del usuario. Concretamente, el aspecto futuro puede observarse en 3D y a lo largo de una vida útil de cinco a 30 años (dependiendo de si se protege del sol todos los días o no). Esto hace que los efectos del envejecimiento prematuro de la piel inducido por los rayos UV sean visibles y tangibles. El carcinoma de células escamosas y el melanoma se añaden a la apariencia con un botón. El resultado se adapta de nuevo al uso de protección solar. Además, hay información sobre la probabilidad y los riesgos de desarrollar cáncer de piel. En términos de aprendizaje, la aplicación le muestra cómo protegerse óptimamente del sol y cómo reconocer lesiones cutáneas sospechosas.
Para comprobar cómo recibe la aplicación el grupo destinatario, se entrevistó a 25 estudiantes de ambos sexos en el Hospital Universitario de Essen mediante un cuestionario anónimo. Utilizando una escala Likert de cinco puntos, se registraron diversas opiniones sobre la aplicación de un joven medio de 22 años (Tab. 1) . Los comentarios fueron predominantemente positivos.
En mayo de 2017 se lanzó la aplicación, junto con el póster correspondiente para su integración en el programa escolar. Los investigadores esperan que la atención prestada a la estética/cosmética conduzca a una mayor concienciación, especialmente entre el grupo de riesgo joven. Por supuesto, esto da al proyecto una cierta superficie de ataque. ¿Es realmente la reducción correspondiente del contenido y la presentación entretenida del problema el camino a seguir en la prevención del cáncer de piel? Las respuestas variarán, pero está claro que hay que sensibilizar a las generaciones más jóvenes sobre el tema y que los argumentos habituales a favor de la protección solar no funcionan en todas las poblaciones. Los cálculos del riesgo abstracto pueden errar el blanco, una campaña de prevención orientada al grupo objetivo y el tratamiento pueden ser rentables en este contexto.
Fuente:9º Congreso Mundial del Melanoma, 18-21 de octubre de 2017, Brisbane
Literatura:
- Sidhu S, et al: El número de lunares benignos extirpados por cada melanoma maligno: el número necesario a tratar. Clin Exp Dermatol 2012 Ene; 37(1): 6-9.
- Rosendahl C, et al: El impacto de la subespecialización y el uso de la dermatoscopia en la precisión del diagnóstico del melanoma entre los médicos de atención primaria en Australia. J Am Acad Dermatol 2012 Nov; 67(5): 846-852.
PRÁCTICA DERMATOLÓGICA 2017; 27(6): 42-43
