Científicos logran entrenar a un sistema de aprendizaje automático tras enseñarle más de 100.000 imágenes de melanomas.
Un equipo de científicos de Alemania, Francia y EE.UU. ha logrado ‘enseñar’ a una red neuronal convolucional (CNN) a diagnosticar cáncer de piel de manera más efectiva que los especialistas humanos, mostrándole al sistema más de 100.000 imágenes de diversos melanomas, informa Mirror.
Tras procesar las imágenes, que incluyeron tumores dermatológicos y lunares, con sus respectivos diagnósticos, el sistema de aprendizaje automático basado en inteligencia artificial (AI) aprendió rápidamente a diferenciar los casos benignos de aquellos de carácter maligno.
Esta red CNN “funciona como el cerebro de un niño”, indicó Holger Haenssle, profesor de la Universidad de Heidelberg (Alemania) y autor principal del estudio.
“Solamente se utilizaron imágenes dermoscópicas, es decir, formaciones cutáneas amplificadas diez veces”, detalló el experto, precisando que “la red CNN ha mejorado su habilidad con cada imagen de entrenamiento”.
“Estos resultados muestran que las redes neuronales convolucionales de aprendizaje profundo son capaces de superar en efectividad a los dermatólogos”, incluyendo a los profesionales de la salud con “extenso entrenamiento” en la detección de melanomas, concluyó Haenssle. No obstante, advirtió que, a pesar del avance tecnológico, el examen clínico aún es un paso indispensable en los tratamientos de los pacientes.
