{"id":409191,"date":"2021-09-10T14:10:05","date_gmt":"2021-09-10T17:10:05","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=409191"},"modified":"2021-09-10T14:10:05","modified_gmt":"2021-09-10T17:10:05","slug":"diagnosticos-digitales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/diagnosticos-digitales\/","title":{"rendered":"Diagn\u00f3sticos digitales"},"content":{"rendered":"

Dos centros de investigaci\u00f3n brasile\u00f1os, uno en el estado de S\u00e3o Paulo y otro en el de Esp\u00edrito Santo, desarrollaron software<\/em> capaces de detectar y clasificar el c\u00e1ncer de piel, el tumor de mayor incidencia en el mundo que, tan solo en Brasil, afecta a unas 185 mil v\u00edctimas por a\u00f1o y mata a m\u00e1s de 2.500 personas. Investigadores de la Universidad de Campinas (Unicamp), crearon un sistema de computaci\u00f3n que realiza diagn\u00f3sticos con una tasa de precisi\u00f3n superior al 90 %, un \u00edndice mayor que el promedio de aciertos de los dermat\u00f3logos experimentados, antes de poder confirmar el tumor mediante una biopsia.<\/p>\n

\u201cLa propuesta no es sustituir al m\u00e9dico, sino ofrecer una herramienta de apoyo para la toma de decisiones\u201d, subraya la cient\u00edfica de la computaci\u00f3n Sandra Eliza Fontes de Avila, quien coordin\u00f3 el trabajo con Eduardo Valle, un colega del \u00e1rea. Ella es del Instituto de Computaci\u00f3n (IC) y \u00e9l de la Facultad de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y de Computaci\u00f3n (Feec). La investigaci\u00f3n cont\u00f3 con financiaci\u00f3n de la FAPESP durante cinco a\u00f1os consecutivos, de 2016 a 2020, y obtuvo el reconocimiento del Latin America Research Awards (Lara), de Google, como uno de los 25 proyectos de investigaci\u00f3n acad\u00e9mica m\u00e1s prometedores de la regi\u00f3n.<\/p>\n

El sistema utiliza inteligencia artificial y aprendizaje de m\u00e1quinas para comparar im\u00e1genes obtenidas por medio de un dermatoscopio, un aparato que aumenta e ilumina im\u00e1genes de la piel, en un banco de datos p\u00fablico conformado por m\u00e1s de 50.000 fotograf\u00edas de diferentes lesiones. El algoritmo analiza las im\u00e1genes, detecta patrones e indica si el tumor es maligno o benigno. De acuerdo con el Instituto Nacional del C\u00e1ncer (Inca), un c\u00e1ncer de piel diagnosticado en sus fases iniciales tiene una posibilidad de cura superior a un 90 %. Cuanto m\u00e1s avanzado est\u00e1 el tumor, menor es el \u00edndice de \u00e9xito del tratamiento.<\/p>\n

Todav\u00eda hace falta perfeccionar el software<\/em> antes de que pueda estar disponible para la comunidad m\u00e9dica. Uno de los retos consiste en ampliar el perfil de las muestras del banco de datos. Las im\u00e1genes recolectadas en Brasil se comparan con otras de Estados Unidos, Australia y Europa, donde predominan las poblaciones blancas.<\/p>\n

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 comparaci\u00f3n de la imagen de una lesi\u00f3n cut\u00e1nea 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. \u201cNecesitamos un banco de datos que refleje la diversidad brasile\u00f1a\u201d, dice Avila. El equipo de la Unicamp busca la colaboraci\u00f3n de los hospitales para obtener registros de pieles morenas y negras para armar una colecci\u00f3n que sea m\u00e1s compatible con el perfil de los brasile\u00f1os.<\/p>\n

Por el momento, el sistema est\u00e1 programado para detectar solamente el c\u00e1ncer del tipo melanoma, el m\u00e1s agresivo de los tumores, aunque el menos frecuente, ya que representa al 3 % de los casos. El grupo pretende ampliar la capacidad de diagn\u00f3stico a otros tipos de c\u00e1ncer, tales como el carcinoma basocelular (basalioma) y el carcinoma espinocelular (espinalioma), que son los que registran mayor incidencia.<\/p>\n

El software<\/em> funciona con im\u00e1genes obtenidas por dermatoscopios y tel\u00e9fonos m\u00f3viles, pero los resultados son diferentes. Mientras que el \u00edndice de precisi\u00f3n con las im\u00e1genes dermatosc\u00f3picas supera el 90 %, en el segundo formato es de un 70 %. Los investigadores esperan que el avance de la tecnolog\u00eda de los tel\u00e9fonos celulares genere resultados m\u00e1s precisos.<\/p>\n

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Renato Krohling<\/span><\/a> El prototipo de la aplicaci\u00f3n para tel\u00e9fonos celulares desarrollado en Esp\u00edrito SantoRenato Krohling<\/span><\/p><\/div>\n

El diagn\u00f3stico a partir de im\u00e1genes tomadas con tel\u00e9fonos m\u00f3viles les permitir\u00e1 a los m\u00e9dicos cl\u00ednicos de los centros de salud emplear el software<\/em> para realizar una evaluaci\u00f3n previa de los pacientes y derivar los casos sospechosos a un especialista. \u201cCreemos que esta ser\u00e1 una de las utilidades principales de nuestro software<\/em>. Muchos pestos de atenci\u00f3n sanitaria e incluso algunas ciudades del interior no disponen de dermat\u00f3logos ni dermatoscopios\u201d, dice Avila.<\/p>\n

El primer estudio relevante que evidenci\u00f3 el potencial del uso de la inteligencia artificial para el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer 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 fotograf\u00edas de lesiones cancerosas de la piel con las de un banco con m\u00e1s de cien mil im\u00e1genes de tumores malignos y benignos disponibles, el sistema acert\u00f3 el 95 % de los diagn\u00f3sticos, un \u00edndice mayor que el que registraba un conjunto de 58 m\u00e9dicos experimentados, que eran exitosos en el 86 % de los casos.<\/p>\n

El estudio, dado a conocer en la revista Annals of Oncology<\/em>, motiv\u00f3 la presentaci\u00f3n de sistemas de diagn\u00f3stico digitales para el c\u00e1ncer de piel. La empresa alemana FotoFinder Systems fue una de las pioneras con el lanzamiento, en 2019, de un software<\/em> concebido para los ex\u00e1menes que utilizan im\u00e1genes generadas por dermatoscopios y se comparan con las de un banco de registros europeo.<\/p>\n

En el mercado tambi\u00e9n ya se encuentran disponibles aplicaciones para smartphones<\/em> que prometen diagnosticar el c\u00e1ncer de piel. Al respecto, los m\u00e9dicos han planteado reparos debido a que no se ha comprobado su eficacia, dado que comparan las im\u00e1genes captadas por los celulares con las de colecciones que se basan en informaci\u00f3n recopilada por dermatoscopios. No promueven el uso de estas aplicaciones porque alientan el autoexamen.<\/p>\n

\u201cLo recomendable es que la poblaci\u00f3n acuda en forma rutinaria a la consulta m\u00e9dica para el rastreo y la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de piel. Las aplicaciones para tel\u00e9fonos m\u00f3viles no sustituyen esa evaluaci\u00f3n\u201d, subraya Renato Bakos, de la Sociedad Brasile\u00f1a de Dermatolog\u00eda (SBD). Seg\u00fan el m\u00e9dico, la dermatoscopia es una t\u00e9cnica que implica una curva de aprendizaje. Es por eso que el uso de los equipos de dermatoscopia depende de una capacitaci\u00f3n permanente. Un software<\/em>, destaca, puede facilitar el proceso de diagn\u00f3stico. \u201cToda tecnolog\u00eda que ayude a la detecci\u00f3n precoz del c\u00e1ncer de piel es bienvenida, siempre que est\u00e9 debidamente probada y validada\u201d, dice.<\/p>\n

En la Universidad Federal de Esp\u00edrito Santo (Ufes), un grupo coordinado por el ingeniero Renato Krohling, del Departamento de Ingenier\u00eda de la Producci\u00f3n, desarroll\u00f3, con apoyo del Consejo Nacional de Desarrollo Cient\u00edfico y tecnol\u00f3gico (CNPq) y de la Fundaci\u00f3n de Apoyo a la Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica y la Innovaci\u00f3n del Estado de Esp\u00edrito Santo (Fapes), un software<\/em> para el diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel que emplea una base de datos propia brasile\u00f1a, que contiene im\u00e1genes obtenidas con tel\u00e9fonos m\u00f3viles. Adem\u00e1s de las fotograf\u00edas, hay informaci\u00f3n complementaria que incluye datos del paciente, la zona de la lesi\u00f3n y el tipo y evoluci\u00f3n del tumor. En una pr\u00f3xima etapa, se sumar\u00e1n al repositorio descripciones de las biopsias de cada caso. \u201cCon este conjunto de informaciones, estaremos cerca de lograr un \u00edndice de precisi\u00f3n cercano al 100 %\u201d, dice Krohling.<\/p>\n

La base de datos se acrecienta con informaci\u00f3n recabada por el Programa de Asistencia Dermatol\u00f3gica y Quir\u00fargica (PAD), del Departamento de Medicina Especializada de la Ufes, que desde hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os moviliza a docentes y alumnos para prestar asistencia a los agricultores de ese estado. El programa inform\u00e1tico es capaz de distinguir las lesiones cut\u00e1neas en un conjunto global de fotograf\u00edas obtenidas con diversas resoluciones y condiciones de iluminaci\u00f3n. Por lo tanto, no depende de las im\u00e1genes dermatosc\u00f3picas.<\/p>\n

Krohling espera que la formaci\u00f3n de la base de datos de lesiones cut\u00e1neas alcance un punto adecuado de madurez un a\u00f1o despu\u00e9s de la reanudaci\u00f3n 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 diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de piel. \u201cCuando eso ocurra, tenemos previsto poner a disposici\u00f3n una aplicaci\u00f3n para tel\u00e9fonos celulares de uso exclusivo para la comunidad m\u00e9dica\u201d, informa el ingeniero.<\/p>\n

Proyecto<\/strong>
\nGeneraci\u00f3n ilimitada de im\u00e1genes de lesiones de la piel por medio de redes generativas antag\u00f3nicas (n\u00ba 19\/19619-7<\/a>); Modalidad<\/strong> Beca doctoral; Investigadora responsable<\/strong> Sandra Eliza Fontes de Avila (Unicamp); Beneficiario<\/strong> Alceu Emanuel Bissoto; Inversi\u00f3n<\/strong> R$ 119.631,33<\/p>\n

Art\u00edculo cient\u00edfico<\/strong>
\nH\u00e4nssle H. A. et al<\/em>. Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists<\/a>. Annals of Oncology<\/strong>. v. 29, ed. 8, p. 1836-42. Ago. 2018.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Los programas de computaci\u00f3n capaces de detectar el c\u00e1ncer de piel alcanzan una precisi\u00f3n superior al 90 %","protected":false},"author":538,"featured_media":408753,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[192],"tags":[312,316],"coauthors":[1346],"class_list":["post-409191","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tecnologia-es","tag-innovacion","tag-medicina-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/409191","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/538"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=409191"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/409191\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":409273,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/409191\/revisions\/409273"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/408753"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=409191"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=409191"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=409191"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=409191"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}