Un estudio muestra que la IA mejora la precisión de los diagnósticos de cáncer de piel

Notas de los editores

Un nuevo estudio dirigido por investigadores de Stanford Medicine encuentra que los algoritmos informáticos impulsados ​​por inteligencia artificial basados ​​en el aprendizaje profundo pueden ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar cánceres de piel con mayor precisión. Incluso los dermatólogos se benefician de la orientación de la IA, aunque su mejora es menor que la observada por los no dermatólogos.

«Esta es una demostración clara de cómo se puede utilizar la IA en colaboración con un médico para mejorar atencion al paciente«, dijo la profesora de dermatología y epidemiología Eleni Linos, MD. Linos dirige el Centro Stanford para la Salud Digital, que se lanzó para abordar algunas de las preguntas de investigación más urgentes en la intersección de la tecnología y la salud mediante la promoción de la colaboración entre ingeniería, ciencias de la computación y , medicina y humanidades.

Linos, decano asociado de investigación y profesor de medicina Ben Davenport y Lucy Zhang, es el autor principal del estudiarque fue publicado en npj Medicina Digital. El investigador postdoctoral Jiyeong Kim, Ph.D., y la investigadora visitante Isabelle Krakowski, MD, son los autores principales de la investigación.

«Estudios anteriores se han centrado en cómo funciona la IA en comparación con los médicos», dijo Kim. «Nuestro estudio comparó a los médicos que trabajan sin la ayuda de la IA con los médicos que la utilizan al diagnosticar cánceres de piel«.

Los algoritmos de IA se utilizan cada vez más en entornos clínicos, incluida la dermatología. Se crean alimentando a una computadora cientos de miles o incluso millones de imágenes de afecciones de la piel etiquetadas con información como diagnóstico y resultado del paciente.

A través de un proceso llamado aprendizaje profundo, la computadora finalmente aprende a reconocer patrones reveladores en las imágenes que se correlacionan con enfermedades específicas de la piel, incluido el cáncer. Una vez entrenado, se puede utilizar un algoritmo escrito por computadora para sugerir posibles diagnósticos basados ​​en una imagen de la piel de un paciente a la que no ha estado expuesto.

Sin embargo, estos algoritmos de diagnóstico no se utilizan solos. Son supervisados ​​por médicos que también evalúan al paciente, llegan a sus propias conclusiones sobre el diagnóstico del paciente y eligen si aceptan la sugerencia del algoritmo.

Un aumento de precisión

El equipo de Kim y Linos revisó 12 estudios que detallan más de 67.000 evaluaciones de posibles cánceres de piel realizadas por una variedad de profesionales con y sin asistencia de IA. Descubrieron que, en general, los profesionales de la salud que trabajaban sin la ayuda de inteligencia artificial podían diagnosticar con precisión alrededor del 75% de las personas con cáncer de piel, una medida estadística conocida como sensibilidad. Por el contrario, los trabajadores diagnosticaron correctamente alrededor del 81,5% de las personas con afecciones cutáneas similares al cáncer pero que no tenían cáncer, una medida complementaria conocida como especificidad.

Los profesionales de la salud que utilizaron la IA para guiar sus diagnósticos obtuvieron mejores resultados. Sus diagnósticos fueron aproximadamente 81,1% sensibles y 86,1% específicos. La mejora puede parecer pequeña, pero las diferencias son críticas para las personas a las que se les dice que no tienen cáncer, pero lo tienen, o para aquellas que sí tienen cáncer pero se les dice que están sanas.

Cuando los investigadores dividieron a los profesionales de la salud por especialidad o nivel de capacitación, vieron que estudiantes de medicina, las enfermeras practicantes y los médicos de atención primaria fueron los que más se beneficiaron de la orientación de la IA: mejoraron en promedio alrededor de 13 puntos en sensibilidad y 11 puntos en especificidad. Los dermatólogos y residentes de dermatología obtuvieron mejores resultados en general, pero la sensibilidad y especificidad de sus diagnósticos también mejoraron con la IA.

«Me sorprendió ver que la precisión de todos mejoraba con la ayuda de la IA, independientemente de su nivel de entrenamiento», dijo Linos. «Esto me hace ser muy optimista sobre el uso de la IA en la atención clínica. Pronto nuestros pacientes no sólo aceptarán, sino que esperarán, que utilicemos la asistencia de la IA para brindarles la mejor atención posible».

Los investigadores del Centro de Salud Digital de Stanford, incluido Kim, están interesados ​​en aprender más sobre la promesa y las barreras para integrar herramientas basadas en IA en la atención médica. En particular, planean investigar cómo influirán en su implementación las percepciones y actitudes de médicos y pacientes hacia la IA.

«Queremos comprender mejor cómo los humanos interactúan y utilizan la IA para tomar decisiones clínicas», dijo Kim.

Estudios anteriores han indicado que el grado de confianza del médico en su propia decisión clínica, el grado de confianza de la IA y si el médico y la IA están de acuerdo en el diagnóstico influyen en si el médico incorpora los consejos del algoritmo al tomar decisiones clínicas para un paciente. paciente.

Las especialidades médicas como dermatología y radiología, que dependen en gran medida de imágenes (inspección visual, fotografías, rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, entre otras) para el diagnóstico, son una tarea fácil para las computadoras que pueden detectar niveles de detalle más allá de lo que puede lograr un ser humano. el ojo (o el cerebro) puede procesar razonablemente. Pero incluso otras especialidades más basadas en síntomas, o modelos de predicción, probablemente se beneficien de la intervención de IA, creen Linos y Kim. Y no son sólo los pacientes los que se beneficiarán.

«Si esta tecnología puede mejorar simultáneamente la precisión del diagnóstico de un médico y ahorrarle tiempo, es realmente beneficioso para todos. Además de ayudar a los pacientes, podría ayudar a reducir el agotamiento de los médicos y mejorar las relaciones interpersonales humanas entre los médicos y sus pacientes», afirmó Linos. .

«No tengo ninguna duda de que la asistencia de IA eventualmente se utilizará en todas las especialidades médicas. La pregunta clave es cómo nos aseguramos de que se use de manera que ayude a todos los pacientes, independientemente de sus antecedentes, y al mismo tiempo apoye el bienestar de los médicos».