Experto asegura que "la IA puede acabar con las listas de espera en Dermatología"

En una intervención reciente, el doctor Pablo Ortiz Romero expuso cómo la aplicación de inteligencia artificial (IA) está permitiendo que, tras analizar imágenes de dermatología a gran escala, los dispositivos adviertan a los médicos específicamente sobre lesiones con potencial maligno, optimizando así el enfoque en el seguimiento de casos prioritarios. Tal como publicó el medio original, esta mejora en la clasificación y priorización de lesiones cutáneas resulta en una detección más precisa y rápida de tumores, como se ha evidenciado con el uso de sistemas inteligentes en hospitales internacionales, contribuyendo a reducir los tiempos de diagnóstico y a liberar recursos para casos de mayor complejidad.

Según informó el medio, Ortiz Romero, jefe del Servicio de Dermatología del Hospital Universitario 12 de Octubre de Madrid, afirmó que los recientes avances en sistemas de IA pueden eliminar las listas de espera en la especialidad, ya que “en unos años, la IA resolverá los diagnósticos fáciles”. Durante su conferencia en la Fundación Ramón Areces, destacó que este desarrollo tecnológico permite que los profesionales centren su atención principalmente en las situaciones clínicas más difíciles. Resaltó que la colaboración entre máquinas y humanos ya supera, en fiabilidad diagnóstica, la labor realizada por especialistas de manera individual. “Se ha demostrado que es mejor que trabajen juntos una máquina y un humano a que trabaje una máquina sola o un humano solo”, puntualizó. Ortiz Romero describió esta convergencia como el probable futuro de la dermatología.

El medio consignó que la aplicación de sistemas como 'Pander', una IA multimodal específicamente entrenada en dermatología con un repositorio de dos millones de imágenes provenientes de 11 hospitales australianos, ha superado el desempeño de los dermatólogos en el diagnóstico precoz de melanoma en un 10 por ciento y ha alcanzado hasta un 16 por ciento más de precisión en la identificación de otras enfermedades cutáneas. La integración de 'Pander' con el dispositivo 'Vectra', que permite la reconstrucción corporal en 3D utilizando 40 cámaras, ha posibilitado la revisión de cerca de 500 pacientes, el examen de unas 200.000 lesiones y la clasificación automatizada y precisa de 2.600 lunares, lo que llevó a la detección de 216 tumores malignos. De acuerdo con el relato de Ortiz Romero citado por el medio, “la máquina les estaba diciendo a los dermatólogos: de estas 200.000 lesiones, estaos pendientes de estos lunares que sí son importantes”.

El medio original detalló, además, que la IA involucrada en estos procesos no solo actúa en la clasificación, sino también en la predicción. Ortiz Romero relató que la tecnología mostró capacidad pronóstica avanzada a partir de una sola fotografía obtenida el primer día, superando algunos parámetros tradicionalmente usados en la clínica humana, como la presencia de ulceración o el grosor de la lesión. “Fue un 10 por ciento mejor que la media de los humanos y un 3 por ciento mejor que el mejor humano”, explicó el especialista. Los resultados indicaron que la IA logró identificar de manera precoz tres de cada cuatro lesiones que posteriormente se confirmaron como melanoma, mientras que la precisión humana se situó en torno al 30 por ciento.

Otra experiencia internacional citada durante la conferencia se vincula al Sistema Nacional de Salud del Reino Unido y el uso del sistema 'Skin Analytics'. Según reportó el medio, esta plataforma opera sobre la base de cuestionarios y análisis de imágenes, y toma decisiones automáticas sobre la benignidad o potencial peligrosidad de las lesiones cutáneas. En casos considerados benignos, el paciente es dado de alta sin requerir nuevamente la intervención de un dermatólogo. La precisión de este sistema automatizado alcanzó el 99,7 por ciento, mientras que los equipos humanos de dermatología alcanzaron un 98,9 por ciento de acierto.

El pronóstico presentado por Ortiz Romero y recogido por el medio incluye una disminución progresiva de la necesidad de practicar biopsias en los próximos años, gracias a las capacidades predictivas de la IA y la monitorización en tiempo real. Además, señaló la utilidad creciente de biomarcadores como la interleuquina 6, que facilitan la detección temprana de reacciones adversas a medicamentos, permitiendo intervenciones más rápidas antes de que surjan daños mayores. De igual manera, mencionó el impacto de los dispositivos portátiles, cada vez más comunes en el monitoreo y en el seguimiento continuado de enfermedades cutáneas.

De acuerdo a los datos expuestos por Ortiz Romero y reproducidos en el medio, en la actualidad existen mundialmente 2.000 millones de personas con algún tipo de afección dermatológica. En el caso europeo, más del 40 por ciento de los adultos presenta una enfermedad cutánea al año, siendo el cáncer de piel el tumor más frecuente de todos. Este contexto epidemiológico impulsa la necesidad de avanzar hacia una superespecialización, como destacó el jefe del Servicio de Dermatología, proponiendo la creación de consultas monográficas destinadas a patologías de alta complejidad y abogando por debates en torno a la integración de la dermatología estética.

El medio especificó que Ortiz Romero hizo alusión al papel preventivo de las campañas públicas, las cuales han contribuido a la esperanza de reducción de melanomas en la población a través del diagnóstico y la información temprana. También anticipó la posibilidad de que “muchas enfermedades genéticas se van a poder curar”, con la irrupción de la medicina personalizada y de precisión en el ámbito de la oncología dermatológica. En esta transición desde abordajes estándares hacia tratamientos basados en perfiles biológicos y mutaciones específicas, señaló la relevancia de diferenciar entre subtipos de melanoma, como los mucosos, oculares, acrales y cutáneos. Ortiz Romero puntualizó que “dentro de una población que tiene una enfermedad determinada, no son todos iguales”, marcando el actual rumbo de la dermatología hacia una mayor individualización de los tratamientos.

Según lo difundido por el medio, el especialista habló de una transformación en el trabajo clínico, motivada por la precisión, la rapidez diagnóstica y la capacidad de predicción que proveen los sistemas de inteligencia artificial. La implicancia de este desarrollo tecnológico implica que los recursos médicos podrán destinarse de manera más eficiente hacia los casos que requieren una mayor intervención, mientras que la automatización cubrirá diagnósticos sencillos y procedimientos de clasificación inicial, configurando el escenario futuro de la especialidad y afectando tanto la atención del paciente como la formación y el trabajo de los especialistas.