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Está demostrado que la monitorización mediante mapas corporales y dermatoscopia digital de lesiones melanocíticas permite la detección de melanoma en estadios precoces<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Esta técnica solía combinar el uso de mapas con fotografías clínicas en 2D con la imagen dermatoscópica digital de las lesiones. Recientemente, se han desarrollado nuevas tecnologías para realizar el seguimiento de estos pacientes de forma tridimensional, cambiando el paradigma tradicional de seguimiento<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>. Pese a que actualmente el seguimiento en 3D está solo disponible en una minoría de centros en todo el mundo, creemos relevante destacar las perspectivas que ofrece este tipo de mapeo total corporal.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la actualidad, no hay estudios publicados acerca de la superioridad o no inferioridad de estos sistemas; sin embargo, hay publicaciones en las que se describe el diseño de protocolos de cara a seleccionar pacientes para estudiar el seguimiento tridimensional corporal total de forma prospectiva<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>. De entre ellos, Koh et al. buscan estudiar en población adulta seleccionada de forma aleatoria las características de los nevus y su seguimiento durante 3 años, para establecer la precisión de los sistemas 3D<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0045"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>, mientras que Primiero et al. buscan evaluar su eficacia en población de alto riesgo de melanoma, planteando comparar en un ensayo clínico el seguimiento en 3D versus el seguimiento convencional<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Conviene destacar que estos estudios pioneros utilizan el sistema Vectra WB360® (Canfield) que mediante el uso de 92 cámaras hace una reconstrucción en 3D de los pacientes. Además, estandariza las fotografías que toma con luz polarizada, posibilitando enlazar las imágenes dermatoscópicas en los «avatares» que reconstruye. Esto, sumado a la idéntica ampliación de las fotografías, facilita la detección de todas las lesiones cutáneas del paciente, así como descubrir precozmente cambios en el tamaño y el color y la aparición de nuevas cuando se compara el examen basal con el control. Además, el tiempo en el que se toman las imágenes clínicas es de segundos. Después, en unos minutos el programa reconstruye el modelo 3D<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Algunos inconvenientes iniciales que pueden presentarse antes de adoptar estos sistemas son la dificultad de reconstruir zonas anatómicas como las plantas de los pies y el cuero cabelludo y el elevado coste actual o el espacio, dadas las dimensiones del aparato<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0035"><span class="elsevierStyleSup">2,3</span></a>.</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por tanto, la monitorización en 3D de los pacientes parece capaz de mejorar la detección precoz de melanoma. Los próximos años comprobaremos la irrupción de esta tecnología y su utilidad en la práctica clínica, no solamente a la hora de monitorizar las lesiones pigmentadas (junto con mejores algoritmos de inteligencia artificial para detectar cambios en ellas) sino también como medio para objetivar y comparar la extensión de dermatosis inflamatorias automáticamente mediante algoritmos de inteligencia artificial, valorando de forma precisa su respuesta al tratamiento, por ejemplo.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Estos avances referentes a la imagen en la dermatología, junto con la inteligencia artificial y el <span class="elsevierStyleItalic">deep-learning,</span> conforman un futuro cada vez más cercano y tangible, que mejorará la precisión de las decisiones clínicas.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "PalabrasClave" => array:1 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1648585" "palabras" => array:2 [ 0 => "Dermatoscopia" 1 => "Diagnóstico" ] ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0030" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:1 [ "autores" => array:1 [ 0 => array:3 [ "colaboracion" => "Meta-analysis of digital dermoscopy follow-up of melanocytic skin lesions: A study on behalf of the International Dermoscopy Society" "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "G. 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2024 October | 204 | 75 | 279 |
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2024 August | 224 | 69 | 293 |
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2024 May | 137 | 38 | 175 |
2024 April | 140 | 46 | 186 |
2024 March | 182 | 45 | 227 |
2024 February | 114 | 38 | 152 |
2024 January | 151 | 31 | 182 |
2023 December | 135 | 26 | 161 |
2023 November | 152 | 40 | 192 |
2023 October | 166 | 41 | 207 |
2023 September | 104 | 41 | 145 |
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