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El Blog de Visión por Computador: Llevando la tecnología a la industria

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Apoyo al diagnóstico en dermatología

La incidencia del cáncer de piel a nivel mundial ha crecido a un ritmo alarmante desde mediados de los años 90. Tanto es así, que la Organización Mundial de la Salud estima que la incidencia se triplica cada década. Solo en España, se cree que en los últimos cuatro años ha aumentado un 38%, según datos de la Academia Española de Dermatología y Venereología. Además, se prevé que esta tendencia continúe en los próximas dos décadas, razón por la que las campañas de concienciación y prevención son tan necesarias.

Existen diferentes tipos de cáncer de piel. El más conocido por su alta malignidad es el melanoma, aunque tiene menor incidencia que otros tipos como el carcinoma espinocelular y el carcinoma basocelular (tipo más frecuente). En cualquiera caso, la prevención radica en la exposición controlada a la radiación solar (en especial la ultravioleta) y en el seguimiento y control de lunares existentes y lesiones sospechosas.

En la actualidad, se estima que el 20% de las consultas de atención primaria de la salud en España son referentes a temas de dermatología. Estos profesionales a menudo tienen dudas sobre las lesiones consultadas y derivan los casos al dermatólogo especialista. Debido al aumento de consultas de esta tipología, en muchas comunidades autónomas se han comenzado a implantar servicios de tele-dermatología para agilizar los tiempos de respuesta y evitar la saturación del sistema sanitario.

Una de las lesiones que causa más confusión durante su diagnóstico es la queratosis, principalmente la actínica y la seborreica. La queratosis actínica se trata de una lesión sobre-elevada y áspera, mal delimitada y con aspecto de escama que se sitúa en partes de la piel que generalmente han estado expuestas al sol durante mucho tiempo o que han sufrido quemaduras. Aunque al principio puede pasar desapercibida, se trata de una lesión recurrente, pudiendo ser indicativo de carácter pre-maligno que puede degenerar en cáncer espinocelular (se estima que en el 20% de los casos). Por otro lado, la queratosis seborreica es una lesión de aspecto oscuro con textura rugosa que presenta un crecimiento y abultamiento de la piel y que puede situarse en cualquier lugar del cuerpo. Se trata de una lesión benigna, pero debido a su aspecto antiestético y el hecho de que a veces presente síntomas como picor, puede hacer que se confunda con lesiones de naturaleza maligna como el melanoma maligno pigmentado.

El correcto diagnóstico de estas y otras lesiones es un factor determinante en su tratamiento, especialmente para descartar que tengan un carácter maligno. Estos tipos de queratosis, además de poder confundirse con las lesiones de carácter maligno mencionadas anteriormente, también pueden ser parecidas a otras de carácter benigno como: lentigos solares, nevus (lunares), verruga vulgar, dermatofibroma, eczema no psoriásico o la psoriasis.

Herramienta de apoyo al diagnóstico en dermatología desarrollada por Tecnalia

Desde el equipo de Computer Vision de Tecnalia se está trabajando en el desarrollo de una herramienta de apoyo al diagnóstico en dermatología que facilitará la toma de decisiones. Se han desarrollado algoritmos propios y avanzados de análisis de imagen basados en el paradigma de ‘aprendizaje profundo’ (Deep learning) [1]. Las redes convolucionales se utilizan para reconocer automáticamente patrones en grandes bases de datos para resolver problemas como la detección y reconocimiento de objetos, segmentación, clasificación, etc habiendo mejorado notablemente los resultados respecto a métodos clásicos de aprendizaje máquina. Recientemente, se ha publicado en Nature [2] un trabajo realizado por la universidad de Stanford donde utilizando este tipo de redes se consigue un nivel de diagnóstico comparable con un dermatólogo. Sin embargo, este estudio se centra en resolver problemas muy concretos, como es la diferenciación entre melanoma o nevus benigno. Por el contrario, en el caso de la herramienta de Tecnalia, se está considerando un espectro de enfermedades superior, como el caso de las queratosis y diagnósticos diferenciales anteriormente mencionados.

Esta herramienta apoya a uno de los principales objetivos de la Unión Europea y los sistemas sanitarios dentro del plan Horizonte 2020: contar con nuevas herramientas de diagnóstico que permitan contribuir a la sostenibilidad del sistema para adaptarse a las crecientes necesidades de la población. Una herramienta como esta, facilitará el diagnóstico in situ de las lesiones y permitirá reducir el número de consultas derivadas a especialista. Esto no solo permitirá reducir los costes sanitarios asociados durante el proceso, sino que se traducirá también en un menor inconveniente para el paciente, con todo lo que ello puede involucrar. Además, el diagnóstico temprano de lesiones con carácter maligno permitirá aplicar el tratamiento más adecuado con anterioridad y mejorar el pronóstico de los pacientes.

[1] Deep learning: Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, “Deep learning,” Nature, vol. 521, no. 7553, pp.436–444, May 2015.

[2] A. Esteva et al., “Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks,” Nature, vol. advance on, Jan. 2017.

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