{"id":330044,"date":"2021-02-18T01:00:00","date_gmt":"2021-02-18T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/medizinonline.com\/inteligencia-artificial-y-big-data-tambien-una-tendencia-en-dermatologia\/"},"modified":"2021-02-18T01:00:00","modified_gmt":"2021-02-18T00:00:00","slug":"inteligencia-artificial-y-big-data-tambien-una-tendencia-en-dermatologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/inteligencia-artificial-y-big-data-tambien-una-tendencia-en-dermatologia\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial y &#8220;big data&#8221;, tambi\u00e9n una tendencia en dermatolog\u00eda"},"content":{"rendered":"<p><strong>Especialmente en el campo del reconocimiento de im\u00e1genes m\u00e9dicas, las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) est\u00e1n muy desarrolladas, lo que supone un campo de aplicaci\u00f3n muy interesante para la dermatolog\u00eda. Para una aplicaci\u00f3n adecuada de las innovaciones digitales, las normativas de las autoridades sanitarias y las recomendaciones de las directrices son instrumentos reguladores importantes. En estos momentos est\u00e1n ocurriendo muchas cosas a este respecto.<\/strong><\/p>\n<p> <!--more--> <\/p>\n<p>La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez m\u00e1s en medicina como apoyo a la pericia humana, es de gran actualidad en COVID-19 tiempos y se espera que adquiera cada vez m\u00e1s importancia en el futuro.  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Fig. 1). <\/span>Con las tecnolog\u00edas de IA, los ordenadores pueden ser entrenados para procesar grandes cantidades de datos y reconocer ciertos patrones en los datos  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Visi\u00f3n general 1). <\/span>El potencial de estas aplicaciones, as\u00ed como los posibles peligros en la interacci\u00f3n entre el ser humano y la inteligencia artificial, son objeto de numerosos estudios en la actualidad. En el Congreso Anual virtual de la EADV de este a\u00f1o, expertos internacionales resumieron los hallazgos actuales en este campo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-15206\" alt=\"\" src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/abb1_dp6_s55.png\" style=\"height:633px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"1161\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"oportunidades-y-riesgos-de-las-aplicaciones-digitales-en-el-sector-sanitario\">Oportunidades y riesgos de las aplicaciones digitales en el sector sanitario<\/h2>\n<p>En su conferencia, el ingeniero y empresario Jacques Biot, antiguo presidente de la \u00c9cole Polytechnique de Par\u00eds, demostr\u00f3 que las aplicaciones basadas en la inteligencia artificial (IA) en el sector sanitario no s\u00f3lo entra\u00f1an ciertos riesgos, sino tambi\u00e9n muchas oportunidades y pueden contribuir al ahorro de recursos [1]. En vista del creciente volumen de datos, las soluciones para una gesti\u00f3n eficaz de los mismos est\u00e1n cobrando importancia y pueden ser un elemento importante de la medicina personalizada, seg\u00fan una publicaci\u00f3n de Matheney et al. publicada este a\u00f1o. [2]. En el contexto de la implantaci\u00f3n de las tecnolog\u00edas digitales en el sector sanitario, la normativa es un instrumento importante. En Estados Unidos han ocurrido muchas cosas en este \u00e1mbito recientemente. En abril de 2018, la FDA (Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos) aprob\u00f3 un dispositivo m\u00e9dico que utiliza algoritmos de IA para la detecci\u00f3n precoz de la retinopat\u00eda. Es la primera aprobaci\u00f3n de la FDA de un dispositivo que puede utilizarse independientemente de la evaluaci\u00f3n de un m\u00e9dico [3]. Adem\u00e1s, la FDA ha desarrollado un marco normativo espec\u00edfico para la aplicaci\u00f3n de m\u00e9todos de IA en el software m\u00e9dico (&#8220;software as a medical device&#8221;, SaMD) como parte del &#8220;Plan de Acci\u00f3n para la Innovaci\u00f3n en Salud Digital&#8221; [4]. La traducci\u00f3n de los descubrimientos cient\u00edficos en aplicaciones cl\u00ednicas, incluida la certificaci\u00f3n por parte de las autoridades sanitarias, es uno de los principales retos en el campo de la salud digital. En resumen, las aplicaciones de la IA desempe\u00f1ar\u00e1n un papel cada vez m\u00e1s importante en la medicina de precisi\u00f3n, optimizando el uso de los recursos y permitiendo a las personas acceder a los servicios sanitarios con independencia de su ubicaci\u00f3n. La colaboraci\u00f3n multidisciplinar es esencial para el desarrollo y la implantaci\u00f3n de aplicaciones digitales viables, incluida la regulaci\u00f3n por parte de las autoridades sanitarias y otros organismos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-15207 lazyload\" alt=\"\" data-src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/ubersicht1_dp6_s56.png\" style=\"--smush-placeholder-width: 755px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 755\/1040;height:551px; width:400px\" width=\"755\" height=\"1040\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2 id=\"diagnostico-del-cancer-de-piel-asistido-por-ia\">Diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel asistido por IA<\/h2>\n<p>El Dr. Josep Malvehy, del Servicio de Dermatolog\u00eda del Hospital Universitario de Barcelona [5] habl\u00f3 sobre el uso de aplicaciones digitales en el diagn\u00f3stico de lesiones pigmentadas. El hecho de que el apoyo de una herramienta de IA puede aumentar la precisi\u00f3n de la evaluaci\u00f3n diagn\u00f3stica queda demostrado por los resultados de un experimento dirigido por MedUni Viena y publicado en la revista Nature este a\u00f1o [6]. En el proceso, se presentaron a 302 m\u00e9dicos im\u00e1genes dermatosc\u00f3picas de lesiones cut\u00e1neas benignas y malignas, primero sin y luego con el apoyo de la inteligencia artificial, para su evaluaci\u00f3n. Hab\u00eda tres variantes: En el primer caso, la IA mostr\u00f3 al examinador las probabilidades de todos los diagn\u00f3sticos posibles, en el segundo la probabilidad de un cambio maligno y en el tercero una selecci\u00f3n de im\u00e1genes similares con diagn\u00f3sticos conocidos, comparable a una b\u00fasqueda de im\u00e1genes a trav\u00e9s de Google. Result\u00f3 que, en el primer caso, la colaboraci\u00f3n con la IA mejor\u00f3 la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica de los examinadores en m\u00e1s de un 10%. Estos resultados confirman las conclusiones de estudios anteriores. En&nbsp;de un estudio publicado el a\u00f1o pasado por Tschandl et al. en el que 511 profesionales m\u00e9dicos humanos compitieron contra 139 algoritmos de reconocimiento de im\u00e1genes (77 laboratorios diferentes de todo el mundo) para evaluar lesiones pigmentadas como parte del ISIC Challenge de la International Skin Imaging Collaboration [7]. Las m\u00e1quinas se entrenaron con una base de datos de im\u00e1genes que conten\u00eda m\u00e1s de 10.000 im\u00e1genes de microscop\u00eda \u00f3ptica de siete clases diferentes de lesiones cut\u00e1neas pigmentadas. En el experimento, a todos los participantes se les presentaron aleatoriamente 30 im\u00e1genes a cada uno en una plataforma en l\u00ednea procedentes de un conjunto de fotos nuevas no disponibles en la base de datos de im\u00e1genes. Aunque los programas de reconocimiento de im\u00e1genes obtuvieron resultados ligeramente mejores, no pueden sustituir a los humanos con sus capacidades actuales, concluyen los autores, porque diagnosticar a un paciente tambi\u00e9n implica observar la evoluci\u00f3n de la enfermedad e interpretarla en el contexto general. Pero estos dos estudios muestran el potencial de las aplicaciones de la IA como herramienta de apoyo en el campo del diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel. Para concluir, el ponente insisti\u00f3 una vez m\u00e1s en la importancia de la normativa para el desarrollo y el uso de las aplicaciones en un entorno del &#8220;mundo real&#8221;.  <span style=\"font-family:franklin gothic demi\">(Recuadro).  <\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-15208 lazyload\" alt=\"\" data-src=\"https:\/\/medizinonline.com\/wp-content\/uploads\/2021\/02\/kasten_dp6_s56.png\" style=\"--smush-placeholder-width: 1100px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 1100\/399;height:218px; width:600px\" width=\"1100\" height=\"399\" src=\"data:image\/svg+xml;base64,PHN2ZyB3aWR0aD0iMSIgaGVpZ2h0PSIxIiB4bWxucz0iaHR0cDovL3d3dy53My5vcmcvMjAwMC9zdmciPjwvc3ZnPg==\"><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>Fuente:&nbsp;EADV 2020<\/em><br \/>\n&nbsp;<\/p>\n<p>Literatura:<\/p>\n<ol>\n<li>Biot J: Consecuencias del aprendizaje profundo para el sistema sanitario. Jacques Biot, Par\u00eds. Inteligencia artificial y big data, EADV Viena (Virtual), 29.10.2020<\/li>\n<li>Matheny ME, et al: Inteligencia artificial en la atenci\u00f3n sanitaria. Un informe de la Academia Nacional de Medicina. JAMA 2020; 323(6): 509-510.<\/li>\n<li>Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de EE.UU.: La FDA permite la comercializaci\u00f3n de un dispositivo basado en inteligencia artificial para detectar ciertos problemas oculares relacionados con la diabetes, www.fda.gov\/news-event. \u00daltima convocatoria 02.11.2020<\/li>\n<li>U.S. Food &amp; Drug Administration: Software as a Medical Device (SaMD), www.fda.gov\/medical-devices\/digital-health-center-excellence<\/li>\n<li>Malvehy J&nbsp;: Diagn\u00f3stico de las lesiones pigmentadas. Josep Malvehy, MD, Inteligencia artificial y big data, EADV Viena (Virtual), 29.10.2020<\/li>\n<li>Tschandl P, et al.: Colaboraci\u00f3n humano-ordenador para el reconocimiento del c\u00e1ncer de piel. Nature Medicine 2020; 26: 1229-1234.<\/li>\n<li>Tschandl P, et al.: Comparaci\u00f3n de la precisi\u00f3n de lectores humanos frente a algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para la clasificaci\u00f3n de lesiones cut\u00e1neas pigmentadas: un estudio de diagn\u00f3stico abierto, internacional y basado en la web. Lancet Oncol 2019; 20(7): 938-947.<\/li>\n<li>Krittanawong C, et al: Aprendizaje profundo para la medicina cardiovascular: un manual pr\u00e1ctico. Eur Heart J 2019; 40(25): 2058-2073.<\/li>\n<li>Keutzer L, Simonsson USH: Medical Device Apps: An Introduction to Regulatory Affairs for Developers. JMIR Mhealth Uhealth 2020; 8(6): e17567.<\/li>\n<li>Reglamento sobre productos sanitarios (MDR [EU]) 2017\/745, https:\/\/eur-lex.europa.eu, \u00faltimo acceso 02.11.2020<\/li>\n<li>Suiza Digital, www.digitalerdialog.ch\/de\/neue-schwerpunkte-fur-die-digitale-schweiz, \u00faltimo acceso 02.11.2020<\/li>\n<li>Interpharma, www.interpharma.ch\/themen\/fuhrend-in-forschung-entwicklung\/mit-hochwertigen-gesundheitsdaten-medizinischen-fortschritt-sichern\/kuenstliche-intelligenz-ki\/, \u00faltimo acceso 02.11.2020<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>DERMATOLOGIE PRAXIS 2020; 30(6): 55-56 (publicado el 9.12.20, antes de impresi\u00f3n).<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Especialmente en el campo del reconocimiento de im\u00e1genes m\u00e9dicas, las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) est\u00e1n muy desarrolladas, lo que supone un campo de aplicaci\u00f3n muy interesante para la&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":102687,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","cat_1_feature_home_top":false,"cat_2_editor_pick":false,"csco_eyebrow_text":"Tecnolog\u00eda sanitaria digital","footnotes":""},"category":[11310,11483,11430,11552],"tags":[16732,21678,18516],"powerkit_post_featured":[],"class_list":["post-330044","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-dermatologia-y-venereologia","category-el-congreso-informa","category-prevencion-y-asistencia-sanitaria","category-rx-es","tag-eadv-es","tag-grandes-datos","tag-salud-digital","pmpro-has-access"],"acf":[],"publishpress_future_action":{"enabled":false,"date":"2026-04-13 16:32:37","action":"change-status","newStatus":"draft","terms":[],"taxonomy":"category","extraData":[]},"publishpress_future_workflow_manual_trigger":{"enabledWorkflows":[]},"wpml_current_locale":"es_ES","wpml_translations":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330044","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=330044"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/330044\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/102687"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=330044"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=330044"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=330044"},{"taxonomy":"powerkit_post_featured","embeddable":true,"href":"https:\/\/medizinonline.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/powerkit_post_featured?post=330044"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}