Un nuevo estudio de la Universidad de Gotemburgo muestra que la IA puede evaluar la agresividad del carcinoma de células escamosas en el cáncer de piel con tanta precisión como los dermatólogos experimentados.
Un estudio reciente dirigido por la Universidad de Gotemburgo ha demostrado que un modelo sencillo de inteligencia artificial puede alcanzar el mismo rendimiento que dermatólogos experimentados en la evaluación de la agresividad del carcinoma de células escamosas, un tipo común de cáncer de piel. Este descubrimiento podría marcar el comienzo de una nueva era en el diagnóstico y tratamiento del cáncer, agilizando potencialmente el proceso y garantizando intervenciones oportunas.
Más de 10,000 suecos son diagnosticados con carcinoma de células escamosas cada año, lo que lo convierte en el segundo tipo de cáncer de piel más común en el país, después del carcinoma de células basales. La enfermedad suele desarrollarse en zonas expuestas al sol, como la cabeza y el cuello, a menudo debido a la exposición prolongada a la radiación UV.
El investigador principal, Sam Polesie, profesor asociado de dermatología en la Universidad de Gotemburgo, describió la naturaleza del carcinoma de células escamosas como resultado de la radiación UV acumulada, que afecta significativamente a los adultos de piel clara.
“Este tipo de cáncer, resultado de mutaciones del tipo celular más común en la capa superior de la piel, está estrechamente vinculado a la radiación UV acumulada con el tiempo. Se desarrolla en zonas expuestas al sol, a menudo en piel que ya muestra signos de daño solar, con zonas ásperas y escamosas, pigmentación irregular y disminución de la elasticidad”, declaró Polesie, quien también ejerce como dermatóloga en el Hospital Universitario Sahlgrenska, en un comunicado de prensa.
El diagnóstico del carcinoma de células escamosas suele ser sencillo, pero las evaluaciones preoperatorias para determinar la agresividad del tumor son más complejas. Los tumores agresivos requieren una intervención quirúrgica inmediata con márgenes más amplios, mientras que los menos agresivos pueden tratarse con procedimientos más sencillos.
Tradicionalmente, las biopsias por punción preoperatorias ante la sospecha de carcinoma escamocelular no se realizan de forma rutinaria en muchos países, incluida Suecia. En su lugar, las cirugías se realizan basándose en la sospecha clínica, y las muestras extirpadas se analizan posteriormente histopatológicamente. Esta práctica subraya la necesidad de métodos de evaluación no invasivos, como el análisis de imágenes basado en IA.
El equipo de investigación entrenó su sistema de IA con 1,829 imágenes clínicas de primer plano de casos confirmados de carcinoma de células escamosas. Posteriormente, probaron el modelo de IA con 300 imágenes, comparando su rendimiento con el de siete dermatólogos experimentados.
Los resultados, publicado en el Journal of the American Academy of Dermatology International, indicó que el desempeño de la IA fue casi idéntico al de los dermatólogos.
Curiosamente, si bien las evaluaciones del modelo de IA fueron prácticamente indistinguibles de las de los expertos, la concordancia entre los dermatólogos individuales fue solo moderada. Esta discrepancia destaca la complejidad de la tarea y el potencial de la IA para aportar consistencia al proceso diagnóstico.
El estudio también identificó dos características clínicas —superficies cutáneas ulceradas y planas— como indicadores de un crecimiento tumoral más agresivo. Dichos tumores tenían más del doble de probabilidades de clasificarse en los niveles más agresivos.
La IA ha generado un gran interés en el tratamiento del cáncer de piel en los últimos años. Sin embargo, según Pelosie, su impacto práctico en la atención sanitaria ha sido limitado hasta la fecha. Destaca la necesidad de definir claramente las áreas de aplicación donde la investigación pueda aportar un valor real a la atención sanitaria sueca.
Creemos que una de estas áreas de aplicación podría ser la evaluación preoperatoria de casos sospechosos de cáncer de piel, donde conclusiones más matizadas pueden influir en las decisiones. El modelo que hemos desarrollado necesita más perfeccionamiento y pruebas, pero el camino a seguir es claro: la IA debe integrarse donde realmente aporte valor a los procesos de toma de decisiones en el ámbito sanitario, añadió Polesie.
Fuente: Universidad de Gotemburgo