Sean Anthony Eddy/Getty Images
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 or The Terminator – y esa película de ciencia ficción de hombre contra máquina. Pero como dermatólogos o pacientes, no deberíamos estar miedo a la tecnología. Usamos nuestros teléfonos inteligentes para decirnos cómo llegar más rápido de un lugar a otro. Tiene en cuenta el tráfico y nos permite elegir la ruta más rápida en coche o transporte público. Eso es todo IA. En dermatología, La IA puede analizar instantáneamente la dermatoscopia o imágenes clínicas de puntos sospechosos y nos ayudan a determinar la mejor ruta. Hay mucha evidencia de que los humanos no estamos programados para procesar información e imágenes al mismo nivel que un algoritmo, así que ¿por qué no utilizar la tecnología para mejorarnos?
En 2024, la FDA autorizó DermaSensor, una herramienta de espectroscopia de luz que utiliza inteligencia artificial para ayudar a detectar el cáncer de piel, incluido melanoma, carcinoma de células escamosas (CCS) y carcinoma de células basales (BCC). Esta herramienta puede abordar la escasez de dermatólogos y los largos tiempos de espera en algunas áreas al ayudar a los proveedores de atención primaria a identificar a aquellos que necesitan ser atendidos de inmediato para una posible biopsia y atención experta. Pero, al igual que con cualquier herramienta nueva, debemos tener cuidado de no usarla en exceso, lo que puede conducir a un sobrediagnóstico y un sobretratamiento de lesiones tempranas o inocuas. Esta nueva tecnología podría cambiar las reglas del juego, pero es demasiado pronto para saberlo. Yo 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 un Creciente epidemia en EE.UU.., y la capacidad de identificar con precisión posibles lesiones sospechosas sin necesidad de recurrir inmediatamente al bisturí es invaluable. En las décadas de 1980, 90 y principios de la década de 2000, los dermatólogos fueron entrenados para pensar: "En caso de duda, basta". 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 están en el centro del debate sobre la IA. Hacemos biopsias de muchas cosas benignas. para encontrar los malignos. Ahora, si tenemos 10 puntos cuestionables y solo hacemos una biopsia de dos de ellos porque el algoritmo del software dice que tienen un alto riesgo de cáncer de piel, podemos observar los demás y volver a evaluarlos más tarde en función de las imágenes.
P: ¿Cómo puede ayudar la IA en el postdiagnóstico del cáncer de piel?
Perfiles de expresión génica (GEP) es 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 puede ayudar a los médicos a decidir el mejor curso de tratamiento. Las pruebas también pueden ayudar a decidir si se necesitan más tratamiento, como la radiación, es necesario en ciertos pacientes, o un seguimiento más frecuente. En otros, puede ayudar a reducir la intensidad de la terapia. Por ejemplo, ¿necesito irradiar un SCC grande en una persona de 90 años que no puede recibir radiación 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 cada caries necesita una endodoncia cuando usted no necesariamente la necesita. No todos El cáncer de piel requiere cirugía. o radiación; otros pueden beneficiarse de la adición de inmunoterapia adyuvante. La IA nos está haciendo más precisos y seremos mejores a la hora de evaluar el riesgo de un paciente con las diferentes herramientas que tenemos.
P: ¿Cuáles son las limitaciones de la IA en dermatología?
La parte de la IA que mucha gente olvida es que la tecnología de aprendizaje automático está destinada a aprender por sí misma, y luego debemos aprender tanto de la información buena como de la mala. Son los errores que cometes en el algoritmo los que te ayudan a enseñarte cómo hacerlo bien. Y no tiene que ser perfecto porque ¿quién es el recurso provisional? El experto: el dermatólogo. Entonces, si uso esta herramienta y los resultados no tienen sentido, recurriré a mi juicio clínico que me dice que esta lesión es sospechosa; Necesito una biopsia. Es como el episodio de La Oficina cuando Michael conduce un auto hacia un río porque su GPS le dice que gire donde no hay camino. ¡No te 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 aviones pensaron que los robots los reemplazarían. Pero ahora nuestros aviones son más seguros, más rápidos y más eficientes, ¡y mira lo importantes que siguen siendo los pilotos! El cerebro humano tiene limitaciones, por lo que, para ser el dermatólogo más inteligente, debes utilizar las herramientas que tienes. Estas herramientas de inteligencia artificial nos harán más inteligentes. if tienen sentido para el paciente. Por eso el criterio clínico del dermatólogo es clave, y ahora más crítico aún. En última instancia, nos hará mejores dermatólogos y más eficientes y, como tenemos escasez de dermatólogos, también podría ayudar a abordar 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 deberíamos acercarnos al campo de la IA, comprender sus usos. y sus limitacionesy luego abordarlo como dermatólogos individuales. Haga las preguntas: “¿Cómo afectará esto al paciente? ¿Cambiará la cantidad de biopsias que hago en un paciente con fatiga de biopsia? ¿La puntuación del perfil de expresión genética va a cambiar algo que hago por el paciente? Si no, ¿necesito siquiera esta información? Creo que si adoptamos este enfoque, incorporarlo a la práctica será más sencillo.
Estas herramientas también ayudarán a los pacientes a sentirse más seguros y empoderados. Estoy entusiasmado con las herramientas que los pacientes pueden usar para tomar fotografías de cosas en su piel. monitorearse a sí mismos y compartir esa información con su médico. Existe la expectativa de que cuando vas a un dermatólogo y no encuentra nada, estás bien. Pero no es así como funciona la medicina; es una asociación. No se puede esperar que los dermatólogos hagan todo bien en una visita de 10 minutos. Estas herramientas ayudarán en ambos lados. — Entrevista de Julie Bain y Krista Bennett DeMaio
ACERCA DEL EXPERTO:
Dr. Vishal Anil Patel, es director de oncología cutánea, GW Cancer Center; director de cirugía dermatológica, Departamento de Dermatología de GW; y profesor asociado de dermatología y hematología/oncología de la Facultad de Medicina y Ciencias de la Salud de la Universidad George Washington, Washington, DC. El Dr. Patel recibió en 2020 una subvención de investigación de la Skin Cancer Foundation.
