Una investigación publicada en Jama Network desarrolló una herramienta de IA que brinda apoyo para mejorar la calidad de las imágenes que envían los pacientes en consultas de telemedicina.
Los investigadores se plantearon las dificultades que tienen los dermatólogos frente a los limitantes que se presentan durante las teleconsultas, dado que las imágenes enviadas muchas veces no presentan la calidad necesaria para realizar una determinación clínica.
Por este motivo, el objetivo del estudio fue se podría desarrollar una herramienta que soportará las decisiones mediante un algoritmo de aprendizaje automático, que mejorará la calidad de las imágenes enviadas para proporcionar a los pacientes comentarios y explicaciones en tiempo real.
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De acuerdo con datos del Observatorio Mundial de Cáncer, más de 1.500.000 de casos de cáncer de piel se presentaron en el 2020, de los cuales 324.635 son nuevos cánceres tipo Melanoma y 1.198.073 de nuevos cánceres tipo No Melanoma.
La muestra fue de 98 pacientes y 357 imágenes diagnósticas de telemedicina de Stanford, teniendo una media de edad de 49.8 años y siendo el 51% hombres. La primera parte del estudio se realizó a comienzos de marzo del 2020 a octubre del 2021.
Durante el piloto clínico, los pacientes utilizaron sus teléfonos inteligentes con la interfaz del algoritmo de aprendizaje, el cual les indicaba tomar las fotografías que evidenciara sus problemas. Ello permitió revisar y enviar las imágenes, en caso de que los pacientes no consiguieron evidenciar la afectación de manera correcta, la IA entregó las instrucciones para mejorarlas.
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La IA logró identificar imágenes de mala calidad y las razones por las cuales se perdió información, esto permitió que el 68% de los pacientes lograran dar la información necesaria a los profesionales para consolidar un mejor diagnóstico que en la primera instancia.
Los principales errores encontrados fueron la calidad del dispositivo para realizar la imagen y la baja luminosidad que dificulta encontrar detalles de las lesiones a los profesionales.
De esta forma, el estudio mejoró los resultados de los diagnóstico permitiendo una mejor toma de decisiones asociada a la calidad de las imágenes de las enfermedades cutáneas que se consultaron en telemedicina.
Puede consultar todo el artículo en el siguiente enlace:
https://jamanetwork.com/journals/jamadermatology/article-abstract/2802154
