10El verano nos evoca experiencias positivas. Playa. Vacaciones. Viajes. Quizá algo de ‘postureo’ en las redes sociales. Ropa ligera. Buen clima. Sol. Sin embargo, éste último astro no representa siempre alegría y diversión. En realidad, esconde una preocupación actual: el incremento de casos de melanoma, el tipo más peligroso de cáncer de piel que, según datos de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM) ha aumentado de 10 a 16 casos por cada 100.000 personas en 2022.

El bronceado perfecto no siempre sale libre de consecuencias: una exposición prolongada y excesiva a los rayos ultravioleta incrementa las posibilidades de sufrir melanoma. En este sentido, la detección temprana es ventajosa, dado que incrementa las posibilidades de curación y reduce la necesidad de intervenciones quirúrgicas invasivas.

El incremento de casos de melanoma ha aumentado de 10 a 16 casos por cada 100.000 personas en 2022/ fuente: CANVA

En esto se centra un equipo de investigación de la Universidad de Málaga, que ha desarrollado una herramienta basada en inteligencia artificial y clasificación automática de imágenes para mejorar la precisión de detección del melanoma, un tipo de cáncer de piel. El objetivo de los científicos es comprender cómo ‘piensan’ los sistemas de automatización para incrementar su eficacia y aplicarlos en distintos campos de la medicina.

Incrementar la eficacia

De este modo, los expertos proponen una herramienta personalizada para cada programa de detección de lesiones. Ésta sirve para mejorar la toma de decisiones de los detectores ‘inteligentes’ que se emplean en el ámbito médico y que en última instancia ayudan a los profesionales a realizar diagnósticos. Además, se trata de un método que puede emplearse con otros programas similares de detección, como los enfocados al cáncer de mama.

Investigadores del grupo de investigación Khaos, co-autores del estudio.

Tal y como explican en su trabajo publicado en Computers in Biology and Medicine, los expertos utilizaron un enfoque basado en:

• Algoritmos genéticos, es decir, técnicas computacionales inspiradas en la evolución biológica.
• La clasificación automática de imágenes para analizar y detectar patrones asociados al melanoma en un conjunto de fotografías.

La labor de los investigadores se centró en determinar cómo ‘piensa’ el algoritmo. Esto es, un código informático que ejerce una serie de pasos o instrucciones ordenadas en un programa y sirve para resolver un problema o realizar una tarea específica. Sería el equivalente a una ‘receta’ que guía a la máquina paso a paso para tomar decisiones. De este modo, el programa puede realizar cálculos y obtener resultados de forma lógica y eficiente. 

¿Cómo ‘piensa’ un algoritmo?

No obstante, no todos los algoritmos son ‘transparentes’, es decir, que las personas que lo están empleando no pueden saber por qué toman las decisiones que toman o qué pasos ha seguido el sistema para obtener un resultado. “Son algoritmos ‘de caja negra’, como los que se usan en los bancos para evaluar préstamos o en las redes sociales. Nuestro trabajo se centra en explicar qué pasos y qué lógica sigue el que empleamos, enfocado a la detección de lesiones de la piel, para alcanzar conclusiones”, explica a la Fundación Descubre el investigador del grupo Khaos de la Universidad de Málaga José Manuel García-Nieto.

Para explicar cómo ‘piensa’ el algoritmo, los expertos elaboraron un ‘explicador’ que ilumina las áreas que éste ‘observa’.

Para explicar cómo ‘piensa’ el algoritmo, los expertos elaboraron un ‘explicador’. Éste destaca sobre las fotografías las áreas en las que se centra el sistema para detectar el melanoma. Visualmente, se puede observar cómo se iluminan distintos píxeles en amarillo. Así, los expertos pueden saber qué área está ‘mirando’ el algoritmo ‘de caja negra’ y qué proceso lógico sigue para determinar si, por ejemplo, una mancha es un melanoma o no.

Además, comprobaron la eficacia de la herramienta con la colaboración del doctor Miguel Ángel Berciano de la Unidad de Oncología Intercentros del Hospital Universitario Virgen de la Victoria (Málaga), que contrastó las respuestas del algoritmo y orientó a los investigadores sobre la veracidad de sus respuestas y sobre las zonas de interés para detectar posibles patologías en las marcas de la piel.

Resultados más precisos y rápidos

De este modo, los investigadores ponen su granito de arena en la mejora de las tecnologías emergentes que sirven como apoyo a los médicos para la detección temprana de enfermedades. Ya no sólo se trata de ‘enseñar’ al algoritmo cómo ‘pensar’, sino en comprender cómo piensa para mejorar su capacidad lógica y eficacia.

Los investigadores insisten en que este ‘explicador’ no sustituye el criterio de un profesional sanitario. No obstante, la combinación de la experiencia médica con la inteligencia artificial puede proporcionar resultados más precisos y rápidos, permitiendo así un diagnóstico más temprano y un mejor pronóstico para los pacientes.

El sistema analizó imágenes que contenían manchas, lunares, pecas y otras marcas de la piel.

De este modo, la labor de los expertos contribuye a que continuemos imaginando el verano como esa lista de elementos y experiencias positivas que nos ayudan a desconectar. Así, el melanoma no rompe ni el deseo de sol y playa, ni interrumpe esas  soñadas vacaciones que nos merecemos todos.

Más información en #CienciaDirecta: Desarrollan una herramienta basada en inteligencia artificial para mejorar la precisión de detección del melanoma