Una fotografía tomada con el móvil es suficiente para realizar un diagnóstico rápido y automatizado del cáncer de piel. La Universidad de Alicante (UA) y el Hospital Universitario San Juan de Alicante han desarrollado MEL-IA (MobilE skin Lesion dIAgnosis), un sistema de inteligencia artificial diseñado para automatizar la clasificación de lesiones cutáneas y apoyar al personal sanitario en su evaluación.
El cáncer de piel constituye un problema de salud mundial, con casi 1,5 millones de nuevos casos registrados en 2024, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). En este contexto, la detección precoz resulta fundamental para mejorar los resultados clínicos, y MEL-IA plantea una tecnología capaz de integrarse en la infraestructura informática de un centro hospitalario.
El sistema incorpora una aplicación móvil para obtener imágenes de lesiones de la piel, como lunares o manchas, e introducir información clínica. A partir de estos datos, un modelo de inteligencia artificial realiza la clasificación, mientras que otros modelos interconectan la información con los sistemas hospitalarios de forma segura.
MEL-IA clasifica cinco tipos de lesiones cutáneas
A diferencia de otras herramientas desarrolladas únicamente para distinguir entre lesiones malignas y benignas, MEL-IA realiza una categorización diferencial de cinco grandes tipos de lesiones cutáneas: melanoma, nevus, carcinoma basocelular, queratosis actínica y queratosis benigna.
Para entrenar y validar el modelo, los investigadores han integrado más de 15.000 imágenes dermatoscópicas junto con datos clínicos de los pacientes, como edad, sexo y localización anatómica de la lesión. Esta combinación de imágenes e información clínica permite al sistema realizar la clasificación de las lesiones a partir de diferentes tipos de datos.
Los resultados obtenidos indican que MEL-IA alcanza una precisión global del 86 %. “Para la detección de melanoma, MEL-IA ofreció una sensibilidad del 88 %, mientras que el carcinoma basocelular, un 92 %. Los mejores resultados globales correspondieron a nevos y carcinomas basocelulares”, señalan los investigadores de la Universidad de Alicante.
Una tecnología de inteligencia artificial desplegada en un hospital
Uno de los aspectos destacados de la investigación es que MEL-IA no se ha quedado en una fase experimental, sino que ha sido desplegado en el Hospital Universitario San Juan de Alicante para comprobar su funcionamiento dentro de una infraestructura sanitaria real.
El sistema conecta la captura de la imagen de la lesión cutánea con su análisis mediante inteligencia artificial, el almacenamiento de la información y el intercambio de datos clínicos de forma segura. “Hemos procesado 980 estudios dermatológicos con tiempos de respuesta inferiores al segundo”, apuntan los investigadores.
Además, MEL-IA permite mantener un registro de las lesiones y de su evolución, incorporando imágenes, diagnósticos y observaciones médicas a lo largo del tiempo.
De esta forma, la tecnología desarrollada por la UA y el Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant integra en una misma infraestructura la obtención de imágenes, el procesamiento mediante inteligencia artificial y la gestión de la información clínica.
Más de una década investigando sistemas de apoyo al diagnóstico
Los autores del trabajo, publicado en la revista científica Journal of Medical Systems, son Alberto de Ramón, Daniel Ruiz, Marcelo Saval y Pablo Candela, vinculados al grupo de Ingeniería Bioinspirada e Informática para la Salud (IBIS) de la Universidad de Alicante.
El grupo IBIS lleva más de una década dedicado a la investigación de sistemas de ayuda a la decisión para el diagnóstico de lesiones cutáneas.
El equipo ha desarrollado no solo el algoritmo capaz de identificar las lesiones cutáneas, sino una tecnología completa que puede incorporarse a la infraestructura informática de un hospital y conectar los diferentes procesos implicados en el análisis de estas lesiones.
MEL-IA no sustituye el diagnóstico clínico
Los investigadores subrayan que MEL-IA constituye una herramienta de apoyo a la decisión clínica, pero no debe entenderse como un sistema de diagnóstico autónomo.
Entre los siguientes pasos que plantea el equipo se encuentran la realización de estudios prospectivos con profesionales sanitarios, la prueba de la adquisición de imágenes directamente mediante smartphones y la ampliación del número de tipos de lesiones que puede clasificar el sistema.
La investigación plantea así la aplicación de inteligencia artificial a la clasificación de lesiones cutáneas dentro de una infraestructura hospitalaria real, integrando la información obtenida mediante imágenes con los datos clínicos y su gestión segura.
