Inteligencia artificial: ¿Amenaza u oportunidad para la dermatología?

 

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente diversos sectores, incluyendo el ámbito de la salud. En Clínica Dermatológica Internacional estamos empezando a desarrollar proyectos para el uso de la IA en áreas como la realización de mapas de lunares, el diagnóstico precoz de cáncer de piel, la transcripción automática de la conversación medico/paciente a la historia clínica para poder mirar a los ojos al paciente e incluso en la cosmética para poder personalizar los protocolos en función del tipo de piel.

Este artículo busca explicar de forma sencilla los conceptos básicos de la IA y explorar las diversas aplicaciones que tiene en la dermatología, así como los desafíos éticos y regulatorios que plantea.

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

La IA es una tecnología que imita las funciones cognitivas del ser humano, como el aprendizaje y la resolución de problemas. Dentro de la IA se distinguen varios tipos:

• IA estrecha o débil: Se centra en una única tarea, como el diagnóstico de neumonía a partir de radiografías de tórax. La mayoría de los algoritmos de IA en salud son de este tipo.
• IA general: Busca equiparar la IA a las capacidades humanas, incluyendo la gestión de la incertidumbre. Un ejemplo son los modelos predictivos en salud.
• Super IA: Se refiere a una IA que superaría la capacidad humana en todos los campos, un concepto aún futurista que se encuentra en la ciencia ficción.

Dentro de la IA, el aprendizaje automático (ML) permite a las computadoras aprender de los datos sin ser programadas explícitamente. El aprendizaje profundo (DL), una rama del ML, utiliza redes neuronales con múltiples capas para analizar información compleja. Esto es lo que ha revolucionado la inteligencia artificial llamándose ahora “generativa”.

Aplicaciones de la IA en dermatología

La IA tiene múltiples aplicaciones en dermatología, incluyendo:

• Diagnóstico de enfermedades: Los algoritmos de IA se están utilizando para diagnosticar enfermedades inflamatorias como la psoriasis, la dermatitis atópica, la onicomicosis, la rosácea y el acné. También se está empleando en el diagnóstico de cáncer de piel, incluyendo melanoma y cáncer cutáneo no melanoma.
• Evaluación de la gravedad: La IA puede ayudar a evaluar la gravedad de enfermedades como la psoriasis utilizando el PASI (Índice de Área y Gravedad de la Psoriasis) como el desarrollado por la empresa española Legit Health y la BSA (Área de Superficie Corporal). También se utiliza para determinar la gravedad del acné y la necesidad de tratamiento sistémico.
• Predicción de la respuesta al tratamiento: Los algoritmos de IA pueden predecir la respuesta a largo plazo a los tratamientos biológicos en la psoriasis. También se está investigando su uso para predecir la duración del tratamiento con láser de excímeros en pacientes con vitíligo.
• Dermatopatología: La IA se utiliza para realizar funciones esenciales del diagnóstico histológico, como el recuento de mitosis y la evaluación de la positividad en pruebas inmunohistoquímicas. También se está empleando en el diagnóstico diferencial entre nevus y melanoma.
• Cosmética: La IA se aplica en la planificación virtual de tratamientos cosméticos, el desarrollo de productos personalizados y la evaluación del fotoenvejecimiento.
• Radiología y ecografía cutánea: La IA se está utilizando en la detección de metástasis de melanoma mediante TAC y RMN. En ecografía, se está investigando su uso en la clasificación de lesiones cutáneas o reacciones a rellenos cosméticos.

Desafíos éticos y regulatorios

El uso de la IA en dermatología plantea importantes desafíos éticos y regulatorios. Algunos de los aspectos a considerar son:

• Privacidad y protección de datos: La IA requiere grandes cantidades de datos para entrenar los algoritmos, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad de los pacientes.
• Sesgos: Los algoritmos de IA pueden perpetuar los sesgos existentes en los datos con los que son entrenados, lo que puede llevar a discriminación.
• Responsabilidad: Es importante determinar quién es responsable si un sistema de IA falla o causa daño a un paciente.
• Transparencia: Es crucial que los sistemas de IA sean transparentes, para que los médicos y pacientes puedan entender cómo se toman las decisiones.

Conclusión

La IA tiene un potencial enorme para mejorar la práctica dermatológica, pero es importante abordarla con cautela y teniendo en cuenta los aspectos éticos y regulatorios.

Es una responsabilidad que los dermatólogos lideremos el desarrollo de la IA en la especialidad, para asegurar que se utilice de forma responsable y en beneficio de los pacientes. La colaboración entre dermatólogos e ingenieros es clave para crear sistemas de IA que sean precisos, seguros y éticos.

El futuro de la dermatología es emocionante y probablemente incluirá una simbiosis entre la IA y el dermatólogo, donde la tecnología se convierta en una herramienta para mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la atención al paciente. Debemos usar esta fascinante tecnología para lograr humanizar el acto médico y lograr focalizarnos no sólo en la enfermedad sino también en el enfermo.