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Hicieron que un sistema de inteligencia artificial analizara miles de imágenes para aprender a reconocer melanomas; por ahora es un prototipo
Un nuevo algoritmo desarrollado por la universidad de Stanford es capaz de diagnosticar un cáncer de piel con la misma precisión que un médico humano. No es el primer sistema que aplica el análisis de imágenes para lograrlo, pero sí parece ser el más certero, aprovechando los avances en inteligencia artificial ; el algoritmo corre sobre GoogleNet Inception v3, una red neuronal que fue adiestrada por 1,28 millones de imágenes para enseñarle a reconocer elementos en las fotos.
Los investigadores de Stanford le mostraron luego 130.000 fotos de lesiones dermatológicas provocadas por más de 2000 enfermedades. Y probaron su eficacia pidiéndole que identificara si había cáncer de piel en un grupo de imágenes, y comparando su diagnóstico con el de 21 dermatólogos: como los médicos, fue capaz de identificar cuándo había cáncer de piel, y distinguirlo de un luna u otro rasgo benigno de la piel.
El sistema tiene, todavía, múltiples limitaciones: el diagnóstico se basaba en fotos, y los dermatólogos usan el tacto para complementar su evaluación; pero los investigadores coinciden en que eventualmente servirá para ayudarlos en su labor, o hacer un primer análisis y determinar si necesita una opinión humana.
Pero es clave para combatir un mal que afecta al 20 por ciento de la población, y que creció un 130 por ciento en los últimos 20 años; en 2014 un grupo del Conicet desarrolló una vacuna antimelanoma que está en su etapa última de prueba.
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