La detección precoz de los melanomas malignos tiene una importancia pronóstica crucial. Para mejorar la sensibilidad y la especificidad, hoy en día existen otros métodos de diagnóstico no invasivos, como los modelos de aprendizaje profundo, además de la dermatoscopia digital secuencial.
En un estudio transversal retrospectivo, se compararon las redes neuronales convolucionales (CNN) desarrolladas para la clasificación diagnóstica de lesiones cutáneas basada en imágenes con la estrategia de seguimiento secuencial [1–3]. El material de prueba utilizado fueron cuartetos de imágenes de 59 pacientes de alto riesgo, cada uno con tres nevus y un melanoma diagnosticados originalmente sobre la base de cambios secuenciales mediante dermatoscopia digital [3]. Se utilizaron dos redes neuronales validadas para evaluar los cuartetos de imágenes en la línea de base y en el momento del diagnóstico del melanoma. Además, los cuartetos de referencia fueron evaluados por 26 dermatólogos. El criterio objetivo pertinente fue el número de cuartetos con una clasificación completamente correcta.
Resultados del estudio y conclusión
En la línea de base, las redes clasificaron correctamente todas las lesiones en el 15,3% y el 13,6% de los 59 cuartetos, respectivamente [3]. Esto corresponde a una sensibilidad del 25,4% y el 28,8% y una especificidad del 92,7% y el 75,7%, respectivamente. Tras el seguimiento secuencial en el momento del diagnóstico del melanoma, la sensibilidad mejoró hasta el 44,1% y el 49,2%, respectivamente, debido al desarrollo de más características morfológicas del melanoma. Los dermatólogos clasificaron correctamente una media de 24 (22-27) de los 59 cuartetos al inicio del estudio, tras haber sido informados de que cada cuarteto contenía exactamente un melanoma. En una evaluación alternativa de los resultados de la CNN, un cuarteto ya se consideraba correctamente clasificado en cuanto se asignaba al melanoma la puntuación de malignidad más alta del cuarteto. Con este enfoque, las dos CNN clasificaron correctamente 28 (47,5%) y 22 (37,3%) de los 59 cuartetos de referencia, respectivamente. La conclusión de los autores del estudio es, por un lado, que las redes neuronales estudiadas no pueden sustituir a la estrategia de seguimiento secuencial para la detección del melanoma y, por otro, que los dermatólogos y la red neuronal juntos parecen lograr un mejor rendimiento diagnóstico en la detección secuencial del melanoma [3].
Congreso: DDG compacto y práctico
Literatura:
- Sies K: JDDG 2021; 19(6): 842-851.
- Jutzi TB, Brinker TJ: Dtsch Arztebl 2020; 117(24): [14]; DOI: 10.3238/PersDerma.2020.06.12.03
- Winkler J, et al.: ¿Pueden las redes neuronales sustituir a la dermatoscopia digital secuencial en pacientes de alto riesgo? Dermatologie kompakt und praxisnah 18.-20.02.2022, Abstractband, P015.
PRÁCTICA DERMATOLÓGICA 2022; 32(3): 38
