Dos centros de investigación brasileños, uno en el estado de São Paulo y otro en el de Espírito Santo, desarrollaron software capaces de detectar y clasificar el cáncer de piel, el tumor de mayor incidencia en el mundo que, tan solo en Brasil, afecta a unas 185 mil víctimas por año y mata a más de 2.500 personas. Investigadores de la Universidad de Campinas (Unicamp), crearon un sistema de computación que realiza diagnósticos con una tasa de precisión superior al 90 %, un índice mayor que el promedio de aciertos de los dermatólogos experimentados, antes de poder confirmar el tumor mediante una biopsia.
“La propuesta no es sustituir al médico, sino ofrecer una herramienta de apoyo para la toma de decisiones”, subraya la científica de la computación Sandra Eliza Fontes de Avila, quien coordinó el trabajo con Eduardo Valle, un colega del área. Ella es del Instituto de Computación (IC) y él de la Facultad de Ingeniería Eléctrica y de Computación (Feec). La investigación contó con financiación de la FAPESP durante cinco años consecutivos, de 2016 a 2020, y obtuvo el reconocimiento del Latin America Research Awards (Lara), de Google, como uno de los 25 proyectos de investigación académica más prometedores de la región.
El sistema utiliza inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas para comparar imágenes obtenidas por medio de un dermatoscopio, un aparato que aumenta e ilumina imágenes de la piel, en un banco de datos público conformado por más de 50.000 fotografías de diferentes lesiones. El algoritmo analiza las imágenes, detecta patrones e indica si el tumor es maligno o benigno. De acuerdo con el Instituto Nacional del Cáncer (Inca), un cáncer de piel diagnosticado en sus fases iniciales tiene una posibilidad de cura superior a un 90 %. Cuanto más avanzado está el tumor, menor es el índice de éxito del tratamiento.
Todavía hace falta perfeccionar el software antes de que pueda estar disponible para la comunidad médica. Uno de los retos consiste en ampliar el perfil de las muestras del banco de datos. Las imágenes recolectadas en Brasil se comparan con otras de Estados Unidos, Australia y Europa, donde predominan las poblaciones blancas.
Sin embargo, las formas en que se presentan los tumores y la agresividad con la que evolucionan son diferentes en cada uno de los seis fototipos de piel existentes. La comparación de la imagen de una lesión cutánea de una persona de raza negra en un banco de datos integrado por muestras de individuos de raza blanca puede inducir al sistema a cometer errores. “Necesitamos un banco de datos que refleje la diversidad brasileña”, dice Avila. El equipo de la Unicamp busca la colaboración de los hospitales para obtener registros de pieles morenas y negras para armar una colección que sea más compatible con el perfil de los brasileños.
Por el momento, el sistema está programado para detectar solamente el cáncer del tipo melanoma, el más agresivo de los tumores, aunque el menos frecuente, ya que representa al 3 % de los casos. El grupo pretende ampliar la capacidad de diagnóstico a otros tipos de cáncer, tales como el carcinoma basocelular (basalioma) y el carcinoma espinocelular (espinalioma), que son los que registran mayor incidencia.
El software funciona con imágenes obtenidas por dermatoscopios y teléfonos móviles, pero los resultados son diferentes. Mientras que el índice de precisión con las imágenes dermatoscópicas supera el 90 %, en el segundo formato es de un 70 %. Los investigadores esperan que el avance de la tecnología de los teléfonos celulares genere resultados más precisos.
Renato Krohling
El prototipo de la aplicación para teléfonos celulares desarrollado en Espírito SantoRenato KrohlingEl diagnóstico a partir de imágenes tomadas con teléfonos móviles les permitirá a los médicos clínicos de los centros de salud emplear el software para realizar una evaluación previa de los pacientes y derivar los casos sospechosos a un especialista. “Creemos que esta será una de las utilidades principales de nuestro software. Muchos pestos de atención sanitaria e incluso algunas ciudades del interior no disponen de dermatólogos ni dermatoscopios”, dice Avila.
El primer estudio relevante que evidenció el potencial del uso de la inteligencia artificial para el diagnóstico del cáncer de piel fue publicado en 2018 por un grupo de investigadores encabezado por Holger Haenssler, de la Universidad de Heidelberg, en Alemania. Al comparar las fotografías de lesiones cancerosas de la piel con las de un banco con más de cien mil imágenes de tumores malignos y benignos disponibles, el sistema acertó el 95 % de los diagnósticos, un índice mayor que el que registraba un conjunto de 58 médicos experimentados, que eran exitosos en el 86 % de los casos.
El estudio, dado a conocer en la revista Annals of Oncology, motivó la presentación de sistemas de diagnóstico digitales para el cáncer de piel. La empresa alemana FotoFinder Systems fue una de las pioneras con el lanzamiento, en 2019, de un software concebido para los exámenes que utilizan imágenes generadas por dermatoscopios y se comparan con las de un banco de registros europeo.
En el mercado también ya se encuentran disponibles aplicaciones para smartphones que prometen diagnosticar el cáncer de piel. Al respecto, los médicos han planteado reparos debido a que no se ha comprobado su eficacia, dado que comparan las imágenes captadas por los celulares con las de colecciones que se basan en información recopilada por dermatoscopios. No promueven el uso de estas aplicaciones porque alientan el autoexamen.
“Lo recomendable es que la población acuda en forma rutinaria a la consulta médica para el rastreo y la detección del cáncer de piel. Las aplicaciones para teléfonos móviles no sustituyen esa evaluación”, subraya Renato Bakos, de la Sociedad Brasileña de Dermatología (SBD). Según el médico, la dermatoscopia es una técnica que implica una curva de aprendizaje. Es por eso que el uso de los equipos de dermatoscopia depende de una capacitación permanente. Un software, destaca, puede facilitar el proceso de diagnóstico. “Toda tecnología que ayude a la detección precoz del cáncer de piel es bienvenida, siempre que esté debidamente probada y validada”, dice.
En la Universidad Federal de Espírito Santo (Ufes), un grupo coordinado por el ingeniero Renato Krohling, del Departamento de Ingeniería de la Producción, desarrolló, con apoyo del Consejo Nacional de Desarrollo Científico y tecnológico (CNPq) y de la Fundación de Apoyo a la Investigación Científica y la Innovación del Estado de Espírito Santo (Fapes), un software para el diagnóstico del cáncer de piel que emplea una base de datos propia brasileña, que contiene imágenes obtenidas con teléfonos móviles. Además de las fotografías, hay información complementaria que incluye datos del paciente, la zona de la lesión y el tipo y evolución del tumor. En una próxima etapa, se sumarán al repositorio descripciones de las biopsias de cada caso. “Con este conjunto de informaciones, estaremos cerca de lograr un índice de precisión cercano al 100 %”, dice Krohling.
La base de datos se acrecienta con información recabada por el Programa de Asistencia Dermatológica y Quirúrgica (PAD), del Departamento de Medicina Especializada de la Ufes, que desde hace más de 30 años moviliza a docentes y alumnos para prestar asistencia a los agricultores de ese estado. El programa informático es capaz de distinguir las lesiones cutáneas en un conjunto global de fotografías obtenidas con diversas resoluciones y condiciones de iluminación. Por lo tanto, no depende de las imágenes dermatoscópicas.
Krohling espera que la formación de la base de datos de lesiones cutáneas alcance un punto adecuado de madurez un año después de la reanudación de las visitas de campo que realiza el PAD, que fueron aplazadas a causa de la pandemia de covid-19. Eso es todo lo que falta para completar el sistema digital de diagnóstico del cáncer de piel. “Cuando eso ocurra, tenemos previsto poner a disposición una aplicación para teléfonos celulares de uso exclusivo para la comunidad médica”, informa el ingeniero.
Proyecto
Generación ilimitada de imágenes de lesiones de la piel por medio de redes generativas antagónicas (nº 19/19619-7); Modalidad Beca doctoral; Investigadora responsable Sandra Eliza Fontes de Avila (Unicamp); Beneficiario Alceu Emanuel Bissoto; Inversión R$ 119.631,33
Artículo científico
Hänssle H. A. et al. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists. Annals of Oncology. v. 29, ed. 8, p. 1836-42. Ago. 2018.
