A Sara le gusta veranear en la playa. Disfruta de la sensación de la arena bajo los pies, de los refrescantes baños por las mañanas y de tomar el sol tumbada en su hamaca favorita, escuchando la cadencia de las olas. Como pasa tanto tiempo bajo el sol en vacaciones, no son pocas las ocasiones en las que ha escuchado las típicas recomendaciones:

• Crema protección +50 en la cara y las orejas. Así, Sara aprendió muy joven que el SPF (factor de protección solar) 15 o 50 se refiere al número de veces que la crema incrementa la resistencia natural de la piel a la radiación solar, y no al tiempo que dura la crema, como mucha gente piensa.
• Evitar el sol en las horas centrales del día.
• Para mantener la piel hidratada, darse una ducha y aplicarse crema a menudo.

Éstas son tan sólo algunos de los consejos que lleva escuchando y siguiendo Sara desde que tiene uso de razón, motivo por el que se asustó tanto cuando notó que uno de los lunares de su brazo había crecido y cambiado de color. ¿En qué momento había ocurrido? No importaba. Tenía que ir al médico.

Siete patologías dermatológicas

En la consulta, el médico de cabecera echó un vistazo y la tranquilizó. Pero decidió realizar una prueba complementaria, por si acaso: le echó una foto al lunar, esperó un momento y la aplicación reveló que aquella era una otro tipo de lesión cutánea benigna que debía valorar el dermatólogo.

Así podrían ser las consultas de atención primaria para lesiones dermatológicas con el sistema desarrollado por un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla, que ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para detectar lesiones en la piel, como el melanoma, entre otras. Los expertos confirman que posee una precisión del 99%, y puede aplicarse en el análisis preliminar de las imágenes médicas y como apoyo a la toma de decisiones clínicas en el ámbito sanitario.

José Antonio Rangel, autor del estudio.

Tal y como se relata en el caso de Sara, los expertos proponen este sistema para trasladar a una aplicación móvil que analice fotos tomadas in situ a tiempo real. De este modo, se convierte en una herramienta complementaria, rápida, intuitiva y precisa para detectar enfermedades dermatológicas en el ámbito clínico. “Aunque hemos establecido su eficacia, no sustituye el criterio de un profesional médico, que debería validar el resultado propuesto por la herramienta”, advierte el investigador de la Universidad de Sevilla, Manuel Jesús Domínguez.

Tal y como explican en su trabajo publicado en Heliyon, los expertos utilizaron un enfoque basado en machine learning, esto es, un sistema de inteligencia artificial que emplea algoritmos y modelos estadísticos para que un programa informático pueda ‘aprender’ a partir de una serie de datos. Esto permite la predicción y análisis de grandes volúmenes de información con alta precisión. “Las imágenes digitales están formadas por patrones matemáticos. Lo que hace el programa es identificarlos por capas, como una cebolla, y de ese modo distingue las características de cada lesión y establece de cuál se trata”, explica a la Fundación Descubre José Antonio Rangel, autor del artículo.

Los expertos se aseguran de que el modelo identificaba bien y no se limitaba a reconocer un solo conjunto de datos.

De este modo, los expertos del grupo de Arquitectura y Tecnologías de Computadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla proponen una herramienta que, en un futuro cercano y con el soporte tecnológico adecuado, podría convertirse en una herramienta ‘inteligente’ y útil que apoyen las decisiones médicas y ayuden a pacientes como Sara a volver a casa tranquila desde la primera visita, sin miedo a la amenaza del melanoma. De todas formas, este verano evitará el sol durante un tiempo.

El desarrollo de una aplicación con esta tecnología permitirá su uso en múltiples escenarios clínicos.

Más información en #CienciaDirecta: Desarrollan un sistema ‘inteligente’ más preciso para detectar lesiones en la piel