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la terapia g&#233;nica&#44; la nanotecnolog&#237;a o la telemedicina<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0110"><span class="elsevierStyleSup">2</span></a>&#46;</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De forma paralela&#44; el impulso tecnol&#243;gico ha supuesto una explosi&#243;n en la generaci&#243;n de datos digitales&#44; la mejora de algoritmos y el perfeccionamiento del hardware inform&#225;tico<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46; En la era de la tecnolog&#237;a&#44; la innovaci&#243;n exige no solo el desarrollo de nuevos f&#225;rmacos&#44; sino tambi&#233;n de nuevas t&#233;cnicas y m&#233;todos diagn&#243;sticos que mejoren la atenci&#243;n de nuestros pacientes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de modelos matem&#225;ticos para la explicaci&#243;n de cuestiones m&#233;dicas y biol&#243;gicas es una realidad&#46; Recientemente&#44; la descripci&#243;n de los &#171;escutoides&#187; como una nueva forma geom&#233;trica ha permitido explicar la arquitectura y el empaquetamiento de los epitelios curvos&#44; abriendo el camino para entender la organizaci&#243;n tridimensional de los &#243;rganos epiteliales<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0120"><span class="elsevierStyleSup">4</span></a>&#46; En el &#225;mbito de la dermatolog&#237;a&#44; la geometr&#237;a &#171;fractal&#187; se ha utilizado como un m&#233;todo para la evaluaci&#243;n de las lesiones melanoc&#237;ticas&#46; El an&#225;lisis de la &#171;lagunaridad&#187;&#44; inicialmente descrita para caracterizar objetos geom&#233;tricos irregulares cuya estructura se repite en diferentes escalas &#40;&#171;fractales&#187;&#41;&#44; permiti&#243; distinguir entre un nevus y un melanoma con una sensibilidad y una especificidad del 92 y el 81&#37;&#44; respectivamente<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0125"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>&#46;</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En la era del conocimiento globalizado en que estamos entrando&#44; todo lo que pueda ser automatizado o calculado&#44; probablemente acabar&#225; si&#233;ndolo&#46; Durante los &#250;ltimos a&#241;os&#44; la medicina se ha estandarizado y regulado para facilitar el diagn&#243;stico y el tratamiento de un gran n&#250;mero de enfermedades&#46; Sin embargo&#44; el uso de algoritmos en la pr&#225;ctica cl&#237;nica potencia la aplicaci&#243;n de la inteligencia artificial en la toma de decisiones m&#233;dicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0105"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a>&#46;</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El denominado <span class="elsevierStyleItalic">machine learning</span>&#44; aprendizaje autom&#225;tico o automatizado en espa&#241;ol&#44; es una forma de inteligencia artificial que tiene como objetivo desarrollar t&#233;cnicas para que los ordenadores aprendan&#46; De forma gen&#233;rica&#44; se refiere a la amplia gama de algoritmos que realizan predicciones inteligentes derivadas del an&#225;lisis autom&#225;tico de un amplio conjunto de datos<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;6</span></a>&#46; El aprendizaje automatizado es&#44; por tanto&#44; un concepto amplio que abarca desde formas simples de &#225;rboles de decisi&#243;n o regresi&#243;n lineal a complejas redes neuronales artificiales donde los datos se cuentan por millones<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El m&#233;todo cient&#237;fico basado en la extrapolaci&#243;n de datos a trav&#233;s de muestreos aleatorios era un s&#237;ntoma de nuestra incapacidad para analizar e interpretar todos los datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0135"><span class="elsevierStyleSup">7</span></a>&#46; El <span class="elsevierStyleItalic">deep learning</span>&#44; o aprendizaje profundo&#44; surge como una herramienta computacional para dar respuesta a esta nueva necesidad&#46;</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las redes neuronales artificiales&#44; inspiradas en las c&#233;lulas de la corteza cerebral&#44; constituyen la base de aplicaci&#243;n del aprendizaje profundo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; Este entramado permite la representaci&#243;n de datos de alto nivel&#44; creando millones de par&#225;metros para la segmentaci&#243;n&#44; la clasificaci&#243;n y la detecci&#243;n de im&#225;genes<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;9</span></a>&#46; En concreto&#44; las redes neuronales convolucionales &#40;CNN&#44; del ingl&#233;s <span class="elsevierStyleItalic">convolutional neural network</span>&#41; y su propuesta de percepci&#243;n multicapa han revolucionado el concepto de detecci&#243;n de patrones en la imagen m&#233;dica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;6</span></a>&#46; Estas redes combinan m&#250;ltiples capas de aprendizaje especializadas y jerarquizadas con filtros sofisticados que forman redes neuronales profundas para detectar formas complejas&#46;</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las capas convolucionales reciben una entrada que transforman y transmiten a la siguiente&#46; Esta modificaci&#243;n &#40;operaci&#243;n convolucional&#41; se realiza a trav&#233;s de filtros o detectores de patrones establecidos <span class="elsevierStyleItalic">&#40;kernel&#41;</span> que producen una nueva representaci&#243;n reducida y cada vez m&#225;s abstracta de la entrada &#40;mapas de caracter&#237;sticas <span class="elsevierStyleItalic">o feature maps</span>&#41;&#46; Las capas de clasificaci&#243;n o <span class="elsevierStyleItalic">pooling</span> agregan datos similares tomando la media&#44; el m&#225;ximo u otras estad&#237;sticas de los mapas de caracter&#237;sticas&#44; reduciendo as&#237; la variabilidad de los datos&#46; Las capas finales &#40;totalmente conectadas&#41; clasifican los datos en una determinada etiqueta tras realizar operaciones de normalizaci&#243;n y rectificaci&#243;n&#46; De esta forma&#44; la imagen de entrada se modela a trav&#233;s de sucesivas operaciones convolucionales y no lineales hasta que se transforma en una distribuci&#243;n de probabilidad sobre la posible pertenencia a una clase de la imagen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a> &#40;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#fig0005">figs&#46; 1 y 2</a>&#41;&#46;</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El aprendizaje profundo avanza hacia su objetivo &#250;ltimo&#58; la inteligencia artificial<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0140"><span class="elsevierStyleSup">8</span></a>&#46; La mayor&#237;a de los modelos de predicci&#243;n relevantes para la imagen m&#233;dica se instruyen mediante colecciones de ejemplos etiquetados anteriormente &#40;aprendizaje supervisado&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;8</span></a>&#46; Los grandes avances inform&#225;ticos de los &#250;ltimos a&#241;os permiten a las redes neuronales asimilar un gran n&#250;mero de datos&#46; Esto aumenta las conexiones entre las diferentes capas &#40;neuronas&#41;&#44; permitiendo que trabajen cooperativamente en la resoluci&#243;n de casos cada vez m&#225;s complejos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0145"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>&#46; M&#225;s all&#225; de esto&#44; el gran avance de las redes neuronales radica en que&#44; a diferencia de la inteligencia artificial tradicional&#44; estas pueden elaborar de forma aut&#243;noma las normas que les permitan clasificar una determinada caracter&#237;stica a partir de datos sin procesar<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;9&#8211;11</span></a>&#46; Es decir&#44; aprenden por s&#237; mismas&#44; optimizando sus predicciones y mejorando su eficacia&#46;</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Por todo esto&#44; las CNN muestran un potencial prometedor en la imagen m&#233;dica&#46; Especialidades como la dermatolog&#237;a&#44; la radiolog&#237;a o la anatom&#237;a patol&#243;gica son el &#225;mbito de aplicaci&#243;n ideal para sistemas basados en la clasificaci&#243;n&#44; la segmentaci&#243;n y la detecci&#243;n de im&#225;genes<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3</span></a>&#46;</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el a&#241;o 2017&#44; Esteva et al&#46;<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0130"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a> describieron la aplicaci&#243;n de las CNN para la evaluaci&#243;n cl&#237;nica de lesiones cut&#225;neas&#46; En este trabajo compararon la capacidad diagn&#243;stica de 21 dermat&#243;logos expertos con una CNN entrenada con 127&#46;463 im&#225;genes para la clasificaci&#243;n binaria &#40;benigna o maligna&#41; de lesiones de origen epid&#233;rmico y melanoc&#237;tico&#46; Los especialistas identificaron un 95&#37; de los tumores malignos y un 76&#37; de las lesiones benignas&#44; mientras que la m&#225;quina realiz&#243; diagn&#243;sticos correctos en un 96 y un 90&#37; de los casos&#44; respectivamente&#46; En otro trabajo&#44; un algoritmo de fusi&#243;n de aprendizaje automatizado super&#243; el rendimiento de la mayor&#237;a de los dermat&#243;logos en la clasificaci&#243;n de 100 im&#225;genes dermatosc&#243;picas de nevus y melanoma<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46;</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La aplicaci&#243;n de las redes neuronales a la dermatolog&#237;a no se limita al c&#225;ncer cut&#225;neo&#46; DeepGestalt es un sistema dise&#241;ado para la identificaci&#243;n de fenotipos faciales de trastornos gen&#233;ticos que combina m&#233;todos de visi&#243;n e inteligencia artificial&#46; Este programa se mostr&#243; superior a los cl&#237;nicos para la detecci&#243;n de s&#237;ndromes y podr&#237;a ampliar el rendimiento de las pruebas gen&#233;ticas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0165"><span class="elsevierStyleSup">13</span></a>&#46; Han et al&#46; evaluaron la precisi&#243;n de una CNN entrenada con 49&#46;567 im&#225;genes para el diagn&#243;stico de onicomicosis&#46; De nuevo&#44; un sistema basado en el aprendizaje profundo superaba a la mayor&#237;a de los dermat&#243;logos que participaron en el estudio<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>&#46;</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el &#250;ltimo a&#241;o se ha producido una explosi&#243;n de trabajos&#46; El avance de estos sistemas parece imparable y&#44; en este sentido&#44; surgen preguntas obligadas&#58; &#191;sustituir&#225;n estos sistemas alg&#250;n d&#237;a la figura del dermat&#243;logo&#63;&#44; &#191;c&#243;mo se integrar&#225;n estos cambios en el futuro de la especialidad&#63;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">15&#44;16</span></a>&#46;</p><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Las decisiones terap&#233;uticas o los algoritmos diagn&#243;sticos podr&#225;n realizarse con una mayor evidencia cient&#237;fica&#46; Los ordenadores&#44; con su capacidad ilimitada de aprendizaje&#44; sustituir&#225;n en muchos aspectos lo que hoy es competencia exclusiva del juicio humano&#46; Los denominados <span class="elsevierStyleItalic">big data</span> hacen referencia a un conjunto de datos o combinaci&#243;n de conjunto de datos de un volumen&#44; complejidad y velocidad de crecimiento tales que hacen imposible su procesamiento y an&#225;lisis mediante tecnolog&#237;as y herramientas convencionales&#46; Su an&#225;lisis nos permitir&#225; obviar los sesgos ineludibles que genera la aleatoriedad&#46; El &#233;xito de la inteligencia artificial depender&#225; de la colaboraci&#243;n del dermat&#243;logo en el desarrollo de algoritmos adecuados y grandes archivos p&#250;blicos que permitan generalizar los resultados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>&#46; La tecnolog&#237;a del <span class="elsevierStyleItalic">blockchain</span> o &#171;cadena de bloques&#187; se extender&#225; m&#225;s all&#225; de sus aplicaciones financieras <span class="elsevierStyleItalic">&#40;Bitcoin&#41;&#46;</span> Esto har&#225; posible el almacenamiento e intercambio de im&#225;genes codificadas&#44; ofreciendo una soluci&#243;n a la privacidad&#44; la seguridad y la distribuci&#243;n de los datos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>&#46;</p><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">A pesar de los potenciales beneficios de la inteligencia artificial&#44; se desconocen muchos aspectos relacionados con su aplicaci&#243;n<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>&#46; La mayor&#237;a de estos sistemas no ha sido evaluado en un entorno cl&#237;nico real&#46; En la pr&#225;ctica&#44; se requieren m&#225;s criterios que el morfol&#243;gico para la toma de decisiones m&#233;dicas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>&#46; El manejo de un paciente es un proceso complejo y multifactorial que considera&#44; adem&#225;s de datos cl&#237;nicos&#44; v&#237;as alternativas &#40;por ejemplo&#44; el seguimiento estrecho&#41; a las variables dicot&#243;micas computacionales &#40;&#171;benigno&#47;maligno&#187;&#44; &#171;extirpaci&#243;n&#47;no requiere tratamiento&#187;&#41;<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0115"><span class="elsevierStyleSup">3&#44;16</span></a>&#46; Los modelos matem&#225;ticos no proporcionan un diagn&#243;stico&#44; sino una probabilidad diagn&#243;stica&#44; un valor entre 0 y 1 que en el futuro podr&#237;a orientar a m&#233;dicos menos experimentados o servir incluso como m&#233;todo de cribado&#44; siempre como un sistema que complementa&#44; pero no reemplaza las capacidades de un dermat&#243;logo<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0175"><span class="elsevierStyleSup">15&#44;20</span></a>&#46;</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los algoritmos se incluir&#225;n en la pr&#225;ctica dermatol&#243;gica y aumentar&#225;n su precisi&#243;n diagn&#243;stica en manos expertas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>&#46; Sin embargo&#44; en la relaci&#243;n m&#233;dico-paciente&#44; la informaci&#243;n y el conocimiento suponen solamente uno de los pelda&#241;os para ejercer una medicina de calidad&#46; Los factores humanos seguir&#225;n teniendo un peso irremplazable por los ordenadores&#46; Otros aspectos ineludibles en el buen hacer profesional&#44; como la empat&#237;a y el acompa&#241;amiento del paciente&#44; el sentido com&#250;n&#44; la creatividad&#44; la pasi&#243;n&#44; la motivaci&#243;n y la innovaci&#243;n&#44; har&#225;n irremplazable la figura del dermat&#243;logo&#46;</p><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0005">Conflicto de intereses</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p></span></span>"
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Información de la revista
Vol. 111. Núm. 3.
Páginas 192-195 (abril 2020)
Vol. 111. Núm. 3.
Páginas 192-195 (abril 2020)
ARTÍCULO DE OPINIÓN
Open Access
Deep learning y DerMATología
Deep Learning and Mathematical Models in Dermatology
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Á. Iglesias-Puzasa,
Autor para correspondencia
alvaroigpu@gmail.com

Autor para correspondencia.
, P. Boixedab,c
a Servicio de Dermatología, Complejo Hospitalario Universitario de Pontevedra, EOXI Pontevedra-Salnés, Pontevedra, España
b Unidad de Láser, Servicio de Dermatología, Hospital Ramón y Cajal, Universidad de Alcalá, Madrid, España
c Clínica Bioláser La Moraleja, Alcobendas, Madrid, España
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La irrupción de nuevas tecnologías y el manejo de una cantidad enorme de datos han revolucionado el conocimiento en todas sus áreas. Su influencia es cada vez más determinante en la medicina, la economía, la educación, las humanidades y en cualquier otro aspecto de nuestras sociedades.

La práctica clínica del dermatólogo se ve afectada por la inevitabilidad del cambio1. La aplicación de las nuevas terapias dirigidas ha cambiado nuestros protocolos de tratamiento para algunas enfermedades como la psoriasis, la dermatitis atópica o el melanoma avanzado. Gracias a estos avances, nos hemos posicionado a la vanguardia de la inmunología, la terapia génica, la nanotecnología o la telemedicina2.

De forma paralela, el impulso tecnológico ha supuesto una explosión en la generación de datos digitales, la mejora de algoritmos y el perfeccionamiento del hardware informático3. En la era de la tecnología, la innovación exige no solo el desarrollo de nuevos fármacos, sino también de nuevas técnicas y métodos diagnósticos que mejoren la atención de nuestros pacientes1.

La aplicación de modelos matemáticos para la explicación de cuestiones médicas y biológicas es una realidad. Recientemente, la descripción de los «escutoides» como una nueva forma geométrica ha permitido explicar la arquitectura y el empaquetamiento de los epitelios curvos, abriendo el camino para entender la organización tridimensional de los órganos epiteliales4. En el ámbito de la dermatología, la geometría «fractal» se ha utilizado como un método para la evaluación de las lesiones melanocíticas. El análisis de la «lagunaridad», inicialmente descrita para caracterizar objetos geométricos irregulares cuya estructura se repite en diferentes escalas («fractales»), permitió distinguir entre un nevus y un melanoma con una sensibilidad y una especificidad del 92 y el 81%, respectivamente5.

En la era del conocimiento globalizado en que estamos entrando, todo lo que pueda ser automatizado o calculado, probablemente acabará siéndolo. Durante los últimos años, la medicina se ha estandarizado y regulado para facilitar el diagnóstico y el tratamiento de un gran número de enfermedades. Sin embargo, el uso de algoritmos en la práctica clínica potencia la aplicación de la inteligencia artificial en la toma de decisiones médicas1.

El denominado machine learning, aprendizaje automático o automatizado en español, es una forma de inteligencia artificial que tiene como objetivo desarrollar técnicas para que los ordenadores aprendan. De forma genérica, se refiere a la amplia gama de algoritmos que realizan predicciones inteligentes derivadas del análisis automático de un amplio conjunto de datos3,6. El aprendizaje automatizado es, por tanto, un concepto amplio que abarca desde formas simples de árboles de decisión o regresión lineal a complejas redes neuronales artificiales donde los datos se cuentan por millones3.

El método científico basado en la extrapolación de datos a través de muestreos aleatorios era un síntoma de nuestra incapacidad para analizar e interpretar todos los datos7. El deep learning, o aprendizaje profundo, surge como una herramienta computacional para dar respuesta a esta nueva necesidad.

Las redes neuronales artificiales, inspiradas en las células de la corteza cerebral, constituyen la base de aplicación del aprendizaje profundo8. Este entramado permite la representación de datos de alto nivel, creando millones de parámetros para la segmentación, la clasificación y la detección de imágenes3,9. En concreto, las redes neuronales convolucionales (CNN, del inglés convolutional neural network) y su propuesta de percepción multicapa han revolucionado el concepto de detección de patrones en la imagen médica3,6. Estas redes combinan múltiples capas de aprendizaje especializadas y jerarquizadas con filtros sofisticados que forman redes neuronales profundas para detectar formas complejas.

Las capas convolucionales reciben una entrada que transforman y transmiten a la siguiente. Esta modificación (operación convolucional) se realiza a través de filtros o detectores de patrones establecidos (kernel) que producen una nueva representación reducida y cada vez más abstracta de la entrada (mapas de características o feature maps). Las capas de clasificación o pooling agregan datos similares tomando la media, el máximo u otras estadísticas de los mapas de características, reduciendo así la variabilidad de los datos. Las capas finales (totalmente conectadas) clasifican los datos en una determinada etiqueta tras realizar operaciones de normalización y rectificación. De esta forma, la imagen de entrada se modela a través de sucesivas operaciones convolucionales y no lineales hasta que se transforma en una distribución de probabilidad sobre la posible pertenencia a una clase de la imagen9 (figs. 1 y 2).

Figura 1.

Modelo de funcionamiento de una red neuronal convolucional. La imagen de entrada se transforma a través de las sucesivas capas (convolucionales y de pooling). Las capas finales (totalmente conectadas) clasifican los datos en un determinado diagnóstico11.

(0.32MB).
Figura 2.

a. Ejemplo de una operación convolucional. Un ordenador ve una imagen (L) como una matriz de números de 4×4. Cada valor de la imagen de entrada se multiplica por un filtro o kernel. Como resultado se obtiene una nueva representación reducida (mapa de características de 2×2). b. Ejemplo de una operación concreta para los valores en el recuadro azul.

(0.33MB).

El aprendizaje profundo avanza hacia su objetivo último: la inteligencia artificial8. La mayoría de los modelos de predicción relevantes para la imagen médica se instruyen mediante colecciones de ejemplos etiquetados anteriormente (aprendizaje supervisado)3,8. Los grandes avances informáticos de los últimos años permiten a las redes neuronales asimilar un gran número de datos. Esto aumenta las conexiones entre las diferentes capas (neuronas), permitiendo que trabajen cooperativamente en la resolución de casos cada vez más complejos9. Más allá de esto, el gran avance de las redes neuronales radica en que, a diferencia de la inteligencia artificial tradicional, estas pueden elaborar de forma autónoma las normas que les permitan clasificar una determinada característica a partir de datos sin procesar3,9–11. Es decir, aprenden por sí mismas, optimizando sus predicciones y mejorando su eficacia.

Por todo esto, las CNN muestran un potencial prometedor en la imagen médica. Especialidades como la dermatología, la radiología o la anatomía patológica son el ámbito de aplicación ideal para sistemas basados en la clasificación, la segmentación y la detección de imágenes3.

En el año 2017, Esteva et al.6 describieron la aplicación de las CNN para la evaluación clínica de lesiones cutáneas. En este trabajo compararon la capacidad diagnóstica de 21 dermatólogos expertos con una CNN entrenada con 127.463 imágenes para la clasificación binaria (benigna o maligna) de lesiones de origen epidérmico y melanocítico. Los especialistas identificaron un 95% de los tumores malignos y un 76% de las lesiones benignas, mientras que la máquina realizó diagnósticos correctos en un 96 y un 90% de los casos, respectivamente. En otro trabajo, un algoritmo de fusión de aprendizaje automatizado superó el rendimiento de la mayoría de los dermatólogos en la clasificación de 100 imágenes dermatoscópicas de nevus y melanoma12.

La aplicación de las redes neuronales a la dermatología no se limita al cáncer cutáneo. DeepGestalt es un sistema diseñado para la identificación de fenotipos faciales de trastornos genéticos que combina métodos de visión e inteligencia artificial. Este programa se mostró superior a los clínicos para la detección de síndromes y podría ampliar el rendimiento de las pruebas genéticas13. Han et al. evaluaron la precisión de una CNN entrenada con 49.567 imágenes para el diagnóstico de onicomicosis. De nuevo, un sistema basado en el aprendizaje profundo superaba a la mayoría de los dermatólogos que participaron en el estudio14.

En el último año se ha producido una explosión de trabajos. El avance de estos sistemas parece imparable y, en este sentido, surgen preguntas obligadas: ¿sustituirán estos sistemas algún día la figura del dermatólogo?, ¿cómo se integrarán estos cambios en el futuro de la especialidad?15,16.

Las decisiones terapéuticas o los algoritmos diagnósticos podrán realizarse con una mayor evidencia científica. Los ordenadores, con su capacidad ilimitada de aprendizaje, sustituirán en muchos aspectos lo que hoy es competencia exclusiva del juicio humano. Los denominados big data hacen referencia a un conjunto de datos o combinación de conjunto de datos de un volumen, complejidad y velocidad de crecimiento tales que hacen imposible su procesamiento y análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales. Su análisis nos permitirá obviar los sesgos ineludibles que genera la aleatoriedad. El éxito de la inteligencia artificial dependerá de la colaboración del dermatólogo en el desarrollo de algoritmos adecuados y grandes archivos públicos que permitan generalizar los resultados17. La tecnología del blockchain o «cadena de bloques» se extenderá más allá de sus aplicaciones financieras (Bitcoin). Esto hará posible el almacenamiento e intercambio de imágenes codificadas, ofreciendo una solución a la privacidad, la seguridad y la distribución de los datos18.

A pesar de los potenciales beneficios de la inteligencia artificial, se desconocen muchos aspectos relacionados con su aplicación19. La mayoría de estos sistemas no ha sido evaluado en un entorno clínico real. En la práctica, se requieren más criterios que el morfológico para la toma de decisiones médicas16. El manejo de un paciente es un proceso complejo y multifactorial que considera, además de datos clínicos, vías alternativas (por ejemplo, el seguimiento estrecho) a las variables dicotómicas computacionales («benigno/maligno», «extirpación/no requiere tratamiento»)3,16. Los modelos matemáticos no proporcionan un diagnóstico, sino una probabilidad diagnóstica, un valor entre 0 y 1 que en el futuro podría orientar a médicos menos experimentados o servir incluso como método de cribado, siempre como un sistema que complementa, pero no reemplaza las capacidades de un dermatólogo15,20.

Los algoritmos se incluirán en la práctica dermatológica y aumentarán su precisión diagnóstica en manos expertas12. Sin embargo, en la relación médico-paciente, la información y el conocimiento suponen solamente uno de los peldaños para ejercer una medicina de calidad. Los factores humanos seguirán teniendo un peso irremplazable por los ordenadores. Otros aspectos ineludibles en el buen hacer profesional, como la empatía y el acompañamiento del paciente, el sentido común, la creatividad, la pasión, la motivación y la innovación, harán irremplazable la figura del dermatólogo.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

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