Aplicación de inteligencia artificial como herramienta para la optimización en el diagnóstico de melanoma - Gutiérrez Magaldi, Ignacio; Tabares, Pablo; Tabares, Guillermo; Tabares, Facundo; Gómez Zanni, Susana; Pascualini, Florencia; Papa, Mariana; Cedrés, Nahuel; Cherasco, Mateo; Llanos, Jorge (Revista Methodo Investigación Aplicada a las Ciencias Biológicas, 2025)
INTRODUCCIÓN: El melanoma, un cáncer de piel con creciente incidencia global, es prevalente en regiones con poblaciones de piel clara. Su capacidad para metastatizar y la alta tasa de mortalidad resaltan la necesidad de una detección temprana, para una intervención efectiva y potencial reducción de riesgo de metástasis.Estrategias como autoexámenes y revisiones dermatológicas son esenciales. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta con mayor precisión y rapidez en el análisis de imágenes cutáneas.OBJETIVOS: 1. Lograr la optimización en el diagnóstico precoz de melanoma a través de la IA como herramienta colaborativa en dermatoscopia. 2. Determinar la exactitud diagnóstica de la Inteligencia Artificial como herramienta en dermatoscopia vs el diagnóstico del ojo humano a través de un dermatólogo especializado.MATERIAL Y METODOS: Se trata de un estudio prospectivo, de cohorte de tipo transversal.Desde Avedian desarrollamos un modelo de deep learning para la detección de melanoma.Entrenamos el modelo con 12.000 imágenes (tamaño muestral n: 12.000 imágenes; tamaño muestral necesario según cálculo de Machin es de 526 imágenes) obtenidas de base de datos obtenidas de la international skin imagine collaboration, e hicimos un estudio comparativo de clasificación de imágenes de melanomas y lunares sanos.Por otro lado, les otorgamos 40 imágenes a 2 dermatólogos especializados en la detección de nevus y melanomas, a los que les pedimos que clasifiquen estas imágenes según su experiencia y criterio clínico, en forma binaria.RESULTADOS: El estudio comparativo mostró una precisión global del modelo de deep learning por IA, del 82.5%, con 85% para nevos y 80% para melanomas, en comparación con el sistema clasificatorio binario de los médicos dermatólogos, (61%), con una sensibilidad del 85% y especificidad del 82%, nivel de confianza del 95%.CONCLUSIÓN: La integración de la IA en la detección precoz promete avances significativos en el diagnóstico y tratamiento del melanoma y permite optimizar las herramientas de diagnóstico precoz