Un algoritmo diagnostica el cáncer de piel con la misma fiabilidad que el dermatólogo
Presenta capacidad de aprender y podría ser implementado en un futuro en los teléfonos móviles.
Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado un algoritmo inteligente que puede ser entrenado para reconocer con elevada fiabilidad las lesiones asociadas al cáncer de piel. Se basa en redes neuronales profundas convolutas, un enfoque que permite desarrollar acciones muy variables sobre un amplio espectro de imágenes finamente granuladas. ...
Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado un algoritmo inteligente que puede ser entrenado para reconocer con elevada fiabilidad las lesiones asociadas al cáncer de piel. Se basa en redes neuronales profundas convolutas, un enfoque que permite desarrollar acciones muy variables sobre un amplio espectro de imágenes finamente granuladas. Este aspecto es clave en el reconocimiento de imágenes, elemento esencial en el diagnóstico diferencial de lesiones cutáneas. El algoritmo fue originalmente ideado por científicos de Google, quienes lo entrenaron con 1.28 millones de imágenes correspondientes a 1.000 categorías de objetos. El entrenamiento dermatológico fue iniciado con 130.000 fotografías representativas de más de 2000 lesiones cutáneas de diversa índole.
La fiabilidad en el reconocimiento de lesiones estuvo a la par con la de 21 dermatólogos en la diferenciación entre carcinoma queratinocítico y queratosis seborreica benigna, así como entre melanoma maligno y nevus benigno. Las comparaciones representan los más frecuentes cánceres de piel y los más mortales, respectivamente.
En la correspondiente publicación, aparecida en la revista Nature, los autores postulan la posibilidad de implementar este tipo de algoritmo en una aplicación para teléfonos móviles.
