Un estudio dirigido por la Universidad de Gotemburgo ha demostrado que un modelo simple de IA es tan preciso como dermatólogos experimentados en la evaluación de la agresividad de los carcinomas de células escamosas, una forma común de cáncer de piel. Estos hallazgos podrían mejorar el diagnóstico preoperatorio y optimizar la planificación de intervenciones quirúrgicas.
En Suecia, más de 10.000 personas desarrollan anualmente carcinomas de células escamosas, la segunda forma más común de cáncer de piel después del carcinoma basocelular. Este tipo de cáncer aparece principalmente en áreas expuestas al sol, como la cabeza y el cuello, y está fuertemente asociado con la exposición prolongada a la radiación UV. Los signos típicos incluyen zonas de piel ásperas y escamosas, pigmentación irregular y disminución de la elasticidad de la piel.
El desafío radica en la evaluación preoperatoria de la agresividad del tumor, que es crucial para la planificación de la intervención quirúrgica. Los tumores agresivos requieren intervenciones más rápidas y la extirpación de áreas de tejido más grandes, mientras que los tumores menos agresivos pueden tratarse con márgenes más estrechos o procedimientos más sencillos. En muchos países, incluida Suecia, no se realizan biopsias preoperatorias de rutina, lo que pone de manifiesto la necesidad de métodos de diagnóstico alternativos, como el análisis de imágenes asistido por IA.
Para el estudio, se entrenó un modelo de IA con 1.829 imágenes clínicas de primer plano de carcinomas de células escamosas confirmados. Posteriormente, se probó la capacidad del modelo para distinguir entre tres niveles de agresividad utilizando 300 imágenes y se comparó con las evaluaciones de siete dermatólogos experimentados. Los resultados, publicados en el Journal of the American Academy of Dermatology International, muestran que el rendimiento de la IA fue prácticamente idéntico al de los expertos. La concordancia entre los propios dermatólogos solo mostró una consistencia moderada, lo que subraya la complejidad de la tarea.
Particularmente notable fue la correlación entre dos características clínicas –superficies cutáneas ulceradas y planas– y una mayor agresividad tumoral. Los tumores con estas características cayeron en los niveles de agresividad más altos más del doble de veces.
El estudio subraya el potencial de la IA en el diagnóstico del cáncer de piel, especialmente en la evaluación preoperatoria, donde evaluaciones más precisas pueden mejorar la toma de decisiones. Sin embargo, los investigadores enfatizan que se necesitan más refinamientos y pruebas para integrar la tecnología de manera efectiva en la práctica clínica. El enfoque debe estar en áreas de aplicación que satisfagan las necesidades del sistema de salud y ofrezcan un valor claro.
Die Forschung wurde von Sam Polesie, außerordentlicher Professor für Dermatologie und Venerologie an der Universität Göteborg und praktizierender Dermatologe am Sahlgrenska-Universitätskrankenhaus, geleitet. Die verwendeten Bilder stammen aus der dermatologischen Versorgung des Krankenhauses zwischen 2015 und 2023.
Quelle: Universität Göteborg
