El papel de la Inteligencia Artificial en la Melanoma Diagnóstica de Precisión
Los dermatólogos han realizado avances significativos en su precisión diagnóstica de las lesiones melanocíticas, mediante el uso de una forma de Inteligencia Artificial en la toma de decisiones clínicas, confirmó un estudio multicéntrico. La capacidad para diferenciar los nevos y los melanomas aumentó del 84% sin IA al 100% con su uso, y la especificidad se incrementó del 72,1% al 83,7%.
Mejoría de los Diagnósticos con IA y Conocimiento Clínico
Además, la precisión media y el área media bajo la curva ROC (AUC-ROC) también mejoraron significativamente cuando se combinaron el conocimiento clínico y la IA. Para la mayoría de las lesiones, los dermatólogos encontraron el apoyo de una red neuronal convolucional (CNN) reconfortante y/o beneficiosa.
Si bien los pacientes se mostraron receptivos al apoyo de la CNN, rechazaron la idea de reemplazar el juicio médico con las redes neuronales. Los dermatólogos han estado dispuestos a utilizar las recomendaciones de la CNN y revisar sus decisiones originales en un escenario clínico prospectivo.
Aplicación de IA en Dermatología
«Estos resultados sugieren que un uso más amplio de este enfoque humano-máquina, especialmente en instituciones no especializadas, podría beneficiar a los médicos y a los pacientes», afirmaron los autores. El enfoque del médico y la máquina tiene una amplia aplicación posible en dermatología.
Imágenes de lesiones sospechosas fueron evaluadas por una CNN de mercado (Moleanalyzer Pro) y clasificadas según el riesgo de malignidad, utilizando el mismo rango y umbral que los dermatólogos.
Además, se constató que el número de extirpaciones innecesarias de nevos disminuyó significativamente en un 19,2% (de 104/190 a 84/190). Se observó que los dermatólogos con menos experiencia en dermatoscopia lograron la mayor mejora en precisión diagnóstica posible mediante la colaboración con la CNN.
Aumento de la Precisión con la Inteligencia Artificial
La precisión del diagnóstico también mejoró significativamente para aquellos con 2 a 5 años de experiencia. Los dermatólogos más experimentados tuvieron una mejora pequeña, aunque no significativa, en la precisión con la ayuda de la CNN.
En resumen, la Inteligencia Artificial ha demostrado su capacidad para mejorar la precisión diagnóstica en dermatología, especialmente para las lesiones melanocíticas. Esto resalta el potencial de la colaboración humano-máquina para mejorar los resultados del paciente y optimizar el proceso de diagnóstico.
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