Desarrollan una herramienta con inteligencia artificial para la detección precoz del melanoma
Un equipo de investigadores de la Universidad de Málaga (UMA) ha creado una innovadora herramienta basada en inteligencia artificial (IA) y clasificación automática de imágenes para mejorar la precisión en la detección del melanoma, el tipo más agresivo de cáncer de piel. Esta herramienta no solo tiene el potencial de mejorar la detección temprana del melanoma, sino que también podría ser utilizada para el prediagnóstico de otras enfermedades, como el cáncer de mama. Los investigadores han explicado cómo funciona este sistema en un trabajo publicado en la revista científica Computers in Biology and Medicine.
El equipo de investigadores utilizó un enfoque basado en algoritmos genéticos, que son técnicas computacionales inspiradas en la evolución biológica, junto con la clasificación automática de imágenes. Este método les permitió analizar y detectar patrones asociados al melanoma en un conjunto de fotografías. El objetivo fue comprender el proceso de pensamiento del algoritmo, que guía a la máquina en la toma de decisiones, para que pueda realizar cálculos y obtener resultados de manera lógica y eficiente.
No todos los algoritmos son “transparentes” en el sentido de que los usuarios no pueden comprender por qué toman ciertas decisiones o qué pasos han seguido para llegar a un resultado. Algunos algoritmos son considerados “cajas negras”. En el caso de esta investigación, los expertos se centraron en explicar los pasos y la lógica del algoritmo utilizado en la detección de lesiones en la piel, para obtener conclusiones claras y comprensibles.
Para comprender cómo “razona” el algoritmo, los investigadores desarrollaron un “explicador” que resalta las áreas en las que el sistema se enfoca para detectar el melanoma. Visualmente, se pueden observar los píxeles iluminados en amarillo, lo que revela qué áreas está analizando el algoritmo y qué proceso lógico sigue para determinar si una mancha es un melanoma o no.
Para probar la efectividad de esta herramienta, los investigadores recopilaron un conjunto de imágenes que incluían manchas, lunares, pecas y otras marcas de la piel, obtenidas de bancos de imágenes gratuitos y bases de datos médicas. Observaron que cuando el algoritmo acertaba, se enfocaba en áreas características de las marcas de la piel, de manera similar a los médicos. Sin embargo, cuando el algoritmo fallaba, se fijaba en áreas menos representativas. Esta herramienta es capaz de detectar distintas lesiones de la piel, como melanoma, nevus, queratosis y lunares sanos. Es importante destacar que este programa no reemplaza el diagnóstico médico, sino que puede ser una herramienta complementaria.
El equipo de investigadores de la UMA ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial basada en la clasificación automática de imágenes para mejorar la detección del melanoma. Su enfoque basado en algoritmos genéticos y la transparencia del proceso de pensamiento del algoritmo permiten comprender cómo toma decisiones en la detección de lesiones en la piel. Aunque esta herramienta muestra prometedoras capacidades de detección, es importante recordar que el diagnóstico médico profesional sigue siendo fundamental en el tratamiento de enfermedades como el melanoma. @mundiario