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Médicos + Máquinas: La evidencia muestra que cuando los dermatólogos combinan fuerzas con tecnología basada en imágenes de IA, pueden mejorar la precisión del diagnóstico.
P: La IA se ha infiltrado en todas las industrias, incluido el campo médico. A medida que la tecnología evolucione, ¿cómo ayudará a los dermatólogos (y a los pacientes) a combatir el cáncer de piel?
Vishal Anil Patel, MD : La IA nos hace pensar en 2001: Una odisea del espacio o Terminator , y en esa película de ciencia ficción donde el hombre se enfrenta a la máquina. Pero como dermatólogos o pacientes, no deberíamos temer a la tecnología . Usamos nuestros teléfonos inteligentes para saber cómo llegar más rápido de un lugar a otro. Considera el tráfico y nos permite elegir la ruta más rápida en coche o transporte público. Todo eso es IA. En dermatología, la IA puede analizar instantáneamente imágenes dermatoscópicas o clínicas de manchas sospechosas y ayudarnos a determinar la mejor ruta. Hay muchísima evidencia de que los humanos no estamos programados para procesar información e imágenes al mismo nivel que un algoritmo, así que ¿por qué no usar la tecnología para mejorarnos?
En 2024, la FDA aprobó DermaSensor, una herramienta de espectroscopia de luz que utiliza IA para ayudar a detectar el cáncer de piel, incluyendo melanoma , carcinoma de células escamosas (CCE) y carcinoma de células basales (CCB). Esta herramienta podría solucionar la escasez de dermatólogos y las largas listas de espera en algunas zonas, al ayudar a los médicos de atención primaria a identificar a quienes necesitan ser atendidos de inmediato para una posible biopsia y atención especializada. Sin embargo, como con cualquier herramienta nueva, debemos ser cautelosos y evitar su uso excesivo, ya que esto puede llevar al sobrediagnóstico y al sobretratamiento de lesiones incipientes o inocuas. Esta nueva tecnología podría ser revolucionaria, pero aún es pronto para saberlo. Diría que tengo un optimismo cauteloso.
P: ¿Cómo afectará esta herramienta y otras similares a la cantidad de biopsias que realizan los dermatólogos?
El cáncer de piel es una epidemia creciente en Estados Unidos , y la capacidad de identificar con precisión lesiones potencialmente sospechosas sin recurrir inmediatamente al bisturí es invaluable. En las décadas de 1980, 90 y principios de la de 2000, los dermatólogos fueron entrenados para pensar: "Ante la duda, extirpar". Era habitual que los pacientes se sometieran a numerosos procedimientos, pero ¿es eso lo mejor para el paciente? ¿Tiene sentido desde un punto de vista económico? Estas preguntas son el núcleo del debate sobre la IA. Realizamos muchas biopsias de lesiones benignas para encontrar las malignas. Ahora, si tenemos 10 manchas dudosas y solo biopsiamos dos de ellas porque el algoritmo del software indica que tienen un alto riesgo de cáncer de piel, podemos observar las demás y reevaluarlas posteriormente basándonos en imágenes.
P: ¿Cómo puede ayudar la IA en el postdiagnóstico del cáncer de piel?
Las pruebas de perfil de expresión génica (GEP, por sus siglas en inglés) son un tipo de IA que nos ayuda a determinar si una biopsia es una lesión maligna o si el riesgo de recurrencia y metástasis es alto, y pueden ayudar a los médicos a decidir el mejor tratamiento. Estas pruebas también pueden ayudar a decidir si se necesita un tratamiento adicional, como radioterapia , en ciertos pacientes, o un seguimiento más frecuente. En otros casos, pueden ayudar a reducir la intensidad de la terapia. Por ejemplo, ¿es necesario irradiar un carcinoma de células escamosas (CCE) grande en una persona de 90 años que no puede recibir radioterapia cinco días a la semana durante cuatro semanas, cuando la prueba GEP indica que el tumor es de bajo riesgo? Es como decirle a alguien que todas las caries necesitan una endodoncia cuando no necesariamente es necesario. No todos los cánceres de piel requieren cirugía o radioterapia; otros pueden beneficiarse de la adición de inmunoterapia adyuvante . La IA nos está haciendo más precisos y, con las diferentes herramientas de las que disponemos, seremos mejores a la hora de evaluar el riesgo de un paciente.
P: ¿Cuáles son las limitaciones de la IA en dermatología?
Lo que muchos olvidan de la IA es que la tecnología de aprendizaje automático está diseñada para aprender por sí misma, y debemos aprender tanto de la información buena como de la mala. Son los errores que cometes en el algoritmo los que te enseñan a hacerlo bien. Y no tiene que ser perfecto, porque ¿quién es el que resuelve los problemas? El experto: el dermatólogo. Así que, si uso esta herramienta y los resultados no tienen sentido, recurriré a mi criterio clínico que me dice que esta lesión es sospechosa; necesito una biopsia. Es como el episodio de The Office en el que Michael conduce un coche hacia un río porque su GPS le dice que gire donde no hay carretera. ¡No gires! No debes seguir las instrucciones de la máquina si no tienen sentido.
P: ¿Qué les dice a los dermatólogos que temen que la IA los reemplace?
No te van a reemplazar. En la década de 1980, los pilotos de avión creían que los robots los sustituirían. Pero ahora nuestros aviones son más seguros, rápidos y eficientes, ¡y mira lo importantes que siguen siendo los pilotos! El cerebro humano tiene limitaciones, así que para ser el mejor dermatólogo, hay que usar las herramientas disponibles. Estas herramientas de IA nos harán más inteligentes, siempre que sean útiles para el paciente. Por eso, el juicio clínico del dermatólogo es fundamental, y ahora aún más importante. En definitiva, nos convertirá en mejores dermatólogos y más eficientes, y, dado que tenemos escasez de dermatólogos, también podría ayudar a solucionar este problema.
P: Entonces, ¿cómo deberían abordar la IA los dermatólogos y los pacientes?
La IA se ha implementado rápidamente, incluso de manera un poco agresiva, y no estamos del todo preparados para adoptarla ampliamente. Pero creo que estaremos allí en cinco años, por lo que los dermatólogos deberían empezar a pensar seriamente en la IA. En este momento, tenemos muchos productos diferentes: herramientas portátiles, incluidos teléfonos inteligentes que pueden tomar fotografías de alta calidad, además de dermatoscopia y microscopía confocal para observar aún más profundamente la piel. Hay nuevas herramientas con espectroscopia de luz como DermaSensor. Todos utilizan algoritmos de software similares que procesan estos diversos datos, no diferentes a cómo nuestro cerebro procesa los distintos datos de entrada. La evidencia sugiere que si combinamos la tecnología con la habilidad de los dermatólogos, podemos alcanzar niveles de precisión realmente altos.
Primero debemos familiarizarnos con el campo de la IA, comprender sus usos y limitaciones , y luego abordarla como dermatólogos individuales. Pregúntese: "¿Cómo afectará esto al paciente? ¿Cambiará la cantidad de biopsias que realizo en un paciente con fatiga por biopsias? ¿El perfil de expresión genética modificará mi práctica clínica? Y si no, ¿realmente necesito esta información?". Creo que si adoptamos este enfoque, su incorporación a la práctica será más sencilla.
Estas herramientas también ayudarán a los pacientes a sentirse más seguros y empoderados. Me entusiasman las herramientas que los pacientes pueden usar para tomar fotos de su piel, monitorearla y compartir esa información con su médico. Existe la creencia de que si uno visita a un dermatólogo y no encuentra nada, todo está bien. Pero así no funciona la medicina; es una colaboración. No se puede esperar que los dermatólogos lo resuelvan todo en una consulta de 10 minutos. Estas herramientas serán útiles para ambas partes. — Entrevista realizada por Julie Bain y Krista Bennett DeMaio
ACERCA DEL EXPERTO:
Vishal Anil Patel, MD, es director de oncología cutánea del Centro Oncológico de la Universidad George Washington; director de cirugía dermatológica del Departamento de Dermatología de la misma universidad; y profesor asociado de dermatología y hematología/oncología de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad George Washington, en Washington, DC. El Dr. Patel recibió en 2020 una beca de investigación de la Fundación para el Cáncer de Piel.
