Alicante, 5 oct (EFE).- Investigadores de la Universidad de Alicante (UA) y el Hospital Universitario de Sant Joan d'Alacant han colaborado para poner en marcha MEL-IA, un sistema de inteligencia artificial para automatizar la clasificación de lesiones cutáneas.
Según el comunicado de la UA, esta tecnología es capaz e apoyar al personal sanitario en la evaluación de lesiones a la vez que se integra en la infraestructura del centro.
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Para ello, ha incorporado una aplicación móvil para las imágenes de las lesiones de la piel, como lunares o manchas, y para introducir información clínica, un modelo de IA para realizar la clasificación, así como modelos que interconectan todos estos datos con los sistemas hospitalarios de forma segura.
El equipo ha desarrollado el algoritmo que identifica las lesiones cutáneas y que presenta una tecnología que puede incorporarse a la infraestructura informática de un hospital y conecta la captura de la imagen de la lesión cutánea, el análisis mediante IA, el almacenamiento y el intercambio de información clínica de forma segura.
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A diferencia de otras herramientas que distinguen únicamente entre lesiones malignas y benignas, MEL-IA (MobilE skin Lesion dIAgnosis) realiza una categorización diferencial entre cinco grandes tipos de lesiones cutáneas: melanoma, nevus, carcinoma basocelular, queratosis actínica y queratosis benigna.
Para entrenar y validar el modelo, los expertos han integrado más de 15.000 imágenes dermatoscópicas y datos clínicos de pacientes como edad, sexo y localización anatómica de la lesión para mejorar su capacidad de clasificación.
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Los resultados obtenidos indican que el sistema alcanza una precisión global del 86 %, con una sensibilidad del 92 % en carcinoma basocelular.
El sistema no se ha quedado en una fase experimental, sino que ha sido desplegado en el Hospital Universitario de Sant Joan d'Alacant para comprobar su funcionamiento dentro de una infraestructura sanitaria real.
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El sistema permite, por otro lado, mantener un registro de las lesiones y de su evolución, incorporando imágenes, diagnósticos y observaciones médicas a lo largo del tiempo.
Este avance ha sido publicado en la revista científica 'Journal of Medical Systems' y sus autores han sido los profesores del Departamento de Tecnología Informática y Computación de la UA, Alberto de Ramón, Daniel Ruiz y Marcelo Saval, así como Pablo Candela, todos ellos adscritos al grupo de Ingeniería Bioinspirada e Informática para la Salud (IBIS) de la UA, además de los miembros del Servicio de Informática del Hospital Universitario de Sant Joan d'Alacant José María Salinas y Diego Guijarro. EFE
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