Cada año se diagnostican en nuestro país en torno a 5.000 nuevos casos de melanoma, tipo de cáncer de piel cuyo principal factor de riesgo es la exposición al sol.
Un equipo internacional de científicos dirigidos por investigadores de la Universidad de Heidelberg (Alemania) ha diseñado una ‘máquina’ que, bautizada como ‘red neuronal convolucional de aprendizaje profundo’ (CNN) es mucho más eficaz a la hora de diagnosticar el melanoma que los dermatólogos más experimentados.
Como explica Holger Haenssle, director de esta investigación publicada en la revista «Annals of Oncology», «‘CNN’ funciona como el cerebro de un niño. Para entrenarla, le mostramos más de 100.000 imágenes de cáncer de piel y lunares benignos y malignos y le indicamos el diagnóstico de cada imagen. Y con cada imagen, ‘CNN’ mejoró su habilidad para diferenciar entre las lesiones malignas y benignas».
Como concluye el director de la investigación, «‘CNN’ podría ser utilizado por los médicos implicados en el cribado del cáncer cutáneo como una ayudar para decidir cuándo llevar o no a cabo una biopsia. La mayoría de los dermatólogos utilizan sistemas de dermatoscopia digital para documentar las lesiones de cara a su seguimiento, y ‘CNN’ puede evaluar de forma rápida y sencilla las imágenes almacenadas y ofrecer una ‘opinión experta’ sobre la probabilidad de melanoma. Ya estamos planificando un estudio prospectivo para evaluar el impacto real de ‘CNN’ tanto para los médicos como para los pacientes».
