Dermatología respaldada por IA para tonos de piel más oscuros, gracias a un nuevo conjunto de datos

En muchos países de África, hasta nueve de cada diez niños sufren algún problema de piel y hay muy pocos dermatólogos locales. La inteligencia artificial podría ayudar con el diagnóstico, pero necesita entrenarse con las imágenes relevantes, por lo que los investigadores han creado un nuevo conjunto de datos para tonos de piel oscuros.

La demanda es alta y la falta de dermatólogos es aguda: en muchos países de África, hay menos de un especialista en dermatología por cada millón de personas, en comparación con la recomendación de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de un especialista por cada 50.000. Esta falta de especialistas se nota especialmente en el África rural, donde hasta el 87% de los niños padecen enfermedades de la piel no tratadas.

El proyecto PASSION (abreviatura de Pediatric AI Skin Support In Outreach Nations) se creó con el objetivo de solucionar este problema: un equipo de investigadores de la Universidad de Basilea, dirigido por el profesor Alexander Navarini, trabajó con colegas de Madagascar, Malawi y Guinea creará una base para el uso de inteligencia artificial (IA) para respaldar el diagnóstico dermatológico en estas regiones.

Ellos son presentando el proyecto al Conferencia MICCAI 2024 (Conferencia Internacional sobre Computación de Imágenes Médicas e Intervención Asistida por Computadora) en Marrakech.

Falta de imágenes de tonos de piel oscuros.

Si la IA va a detectar el eccema a partir de una fotografía, por ejemplo, primero debe aprender cómo se ve el eccema basándose en cientos de fotografías. Pero las fotografías existentes son principalmente de problemas de la piel en tipos de piel clara, que han sido proporcionadas como documentación por clínicas en Europa y EE.UU.

La escasez de medicamentos en muchos países de África también significa que falta material gráfico para los problemas de la piel en pieles pigmentadas. Si los programas de IA solo se entrenan utilizando fotografías de piel clara, pueden ser mucho menos efectivos para diagnosticar cambios en tonos de piel más oscuros.

Por ello, los investigadores han creado una base de datos de imágenes de enfermedades cutáneas muy comunes: eccema, infecciones fúngicas de la piel y las uñas, sarna e infecciones cutáneas superficiales por estreptococos o estafilococos. Este conjunto de datos se puede utilizar para entrenar nuevos programas de IA para diagnóstico dermatológico, pero también para probar la precisión de los modelos de IA existentes.

Las imágenes fueron tomadas, con el consentimiento de los pacientes, por dermatólogos locales en Madagascar, Malawi y Guinea de 2020 a 2023. Las imágenes fueron anotadas para incluir el diagnóstico e información sobre la edad, el sexo y la parte del cuerpo, y luego se ingresaron en el archivo anonimizado. base de datos. La base de datos contiene ahora más de 4.200 imágenes de cambios en la piel de alrededor de 1.300 pacientes, dos tercios de los cuales son menores de 18 años.

Autodiagnóstico mediante un teléfono inteligente

«Nuestra visión es que cada paciente pueda tomar una foto de su problema de piel de forma gratuita usando un teléfono inteligente y luego cargarla. Luego recibirán una recomendación de tratamiento de la IA», dice Navarini. Si este método es tan preciso como se espera, será posible utilizarlo en el triaje y, en su caso, en el tratamiento inicial. Los dermatólogos humanos sólo intervendrían si la queja persiste.

«Actualmente estamos probando el método paso a paso como parte de un estudio de validación en Madagascar. Una vez que la precisión del diagnóstico supere el 80%, pretendemos ofrecer la nueva herramienta de diagnóstico con seguimiento científico», explica Philippe Gottfrois, estudiante de doctorado en el grupo de investigación de Navarini y autor principal del estudio.

En los próximos pasos, los investigadores pretenden ampliar la base de datos para incluir material de imágenes adicional, principalmente de enfermedades tropicales desatendidas de la piel. Esperan que la IA pueda reducir la gran brecha en la atención dermatológica en estas regiones.