Aplicación de inteligencia artificial como herramienta para la optimización en el diagnóstico de melanoma

Abstract

INTRODUCTION: Melanoma, a skin cancer with increasing global incidence, is prevalent in regions with light-skinned populations. Its ability to metastasize and high mortality rate highlight the need for early detection, for effective intervention and potential reduction of risk of metastasis Strategies such as self-examinations and dermatological check-ups are essential. Artificial intelligence (AI) has emerged as a tool with greater precision and speed in the analysis of skin images. OBJECTIVES: 1. Achieve optimization in the early diagnosis of melanoma through AI as a collaborative tool in dermatoscopy. 2. Determine the diagnostic accuracy of Artificial Intelligence as a tool in dermatoscopy vs. the diagnosis of the human eye through a specialized dermatologist. MATERIAL AND METHODS: This is a prospective, cross-sectional cohort study. At Avedian we developed a deep learning model for the detection of melanoma. We trained the model with 12,000 images (sample size n: 12,000 images; the required sample size according to Machin' s calculation is 526 images) obtained from the database obtained from the international skin imagine collaboration, and we carried out a comparative study of image classification of melanomas and healthy moles. On the other hand, we gave 40 images to 2 dermatologists specialized in the detection of nevi and melanomas, who were asked to classify these images according to their experience and clinical criteria, in binary form. RESULTS: The comparative study showed an overall accuracy of the AI ​​deep learning model of 82.5%, with 85% for nevi and 80% for melanomas, compared to the binary classification system of dermatologists, (61%), with a sensitivity of 85% and specificity of 82%, confidence level of 95%. CONCLUSIONS: The integration of AI in early detection promises significant advances in the diagnosis and treatment of melanoma and allows for the optimization of early diagnosis tools.INTRODUCCIÓN: El melanoma, un cáncer de piel con creciente incidencia global, es prevalente en regiones con poblaciones de piel clara. Su capacidad para metastatizar y la alta tasa de mortalidad resaltan la necesidad de una detección temprana, para una intervención efectiva y potencial reducción de riesgo de metástasis. Estrategias como autoexámenes y revisiones dermatológicas son esenciales. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta con mayor precisión y rapidez en el análisis de imágenes cutáneas. OBJETIVOS: 1. Lograr la optimización en el diagnóstico precoz de melanoma a través de la IA como herramienta colaborativa en dermatoscopia. 2. Determinar la exactitud diagnóstica de la Inteligencia Artificial como herramienta en dermatoscopia vs el diagnóstico del ojo humano a través de un dermatólogo especializado. MATERIAL Y METODOS: Se trata de un estudio prospectivo, de cohorte de tipo transversal. Desde Avedian desarrollamos un modelo de deep learning para la detección de melanoma. Entrenamos el modelo con 12.000 imágenes (tamaño muestral n: 12.000 imágenes; tamaño muestral necesario según cálculo de Machin es de 526 imágenes) obtenidas de base de datos obtenidas de la international skin imagine collaboration, e hicimos un estudio comparativo de clasificación de imágenes de melanomas y lunares sanos. Por otro lado, les otorgamos 40 imágenes a 2 dermatólogos especializados en la detección de nevus y melanomas, a los que les pedimos que clasifiquen estas imágenes según su experiencia y criterio clínico, en forma binaria. RESULTADOS: El estudio comparativo mostró una precisión global del modelo de deep learning por IA, del 82.5%, con 85% para nevos y 80% para melanomas, en comparación con el sistema clasificatorio binario de los médicos dermatólogos, (61%), con una sensibilidad del 85% y especificidad del 82%, nivel de confianza del 95%. CONCLUSIÓN: La integración de la IA en la detección precoz promete avances significativos en el diagnóstico y tratamiento del melanoma y permite optimizar las herramientas de diagnóstico preco