Si queremos entrenar algoritmos para detectar cáncer de piel necesitamos más imágenes (sobre todo de piel más oscura)

Si queremos entrenar algoritmos para detectar cáncer de piel necesitamos más imágenes (sobre todo de piel más oscura)
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Según una nueva investigación presentada en el Festival NCRI y publicada en Lancet Digital Health, las imágenes y los datos adjuntos disponibles para entrenar la inteligencia artificial (IA) para detectar el cáncer de piel son insuficientes e incluyen muy pocas imágenes de piel más oscura.

Cuantos más ejemplos, mejor

La IA se utiliza cada vez más en medicina, ya que puede hacer que el diagnóstico de enfermedades como el cáncer de piel sea más rápido y eficaz. Sin embargo, la IA debe ser "entrenada" observando datos e imágenes de una gran cantidad de pacientes en los que ya se ha establecido el diagnóstico, por lo que un programa de IA depende en gran medida de la información en la que está entrenado.

Por ello, David Wen de la Universidad de Oxford, y sus colegas llevaron a cabo la primera revisión de todos los conjuntos de datos de acceso gratuito sobre lesiones cutáneas en todo el mundo. Encontraron 21 conjuntos que incluían más de 100.000 fotografías.

El diagnóstico de cáncer de piel normalmente requiere una foto de la lesión preocupante, así como una foto tomada con una lupa de mano especial, llamada dermatoscopio, pero solo dos de los 21 conjuntos de datos incluían imágenes tomadas con ambos métodos. A los conjuntos de datos también les faltaba otra información importante: cómo se eligieron las imágenes para incluirlas y evidencia de aprobación ética o consentimiento del paciente.

Catorce de los 21 conjuntos de datos proporcionaron información sobre de qué país procedían y, de ellos, nueve contenían imágenes de países europeos. Solo un pequeño porcentaje de imágenes se acompañó de información sobre el color de piel o el origen étnico de los pacientes. Entre las imágenes en las que se indicó el color de la piel (2.436 imágenes), solo diez eran de piel morena y solo una era de piel morena o negra. Entre las imágenes en las que se indicó el origen étnico (1585 imágenes), ninguna era de personas de origen africano, afrocaribeño o del sur de Asia:

Esto tiene implicaciones para los programas desarrollados a partir de estas imágenes, debido a la incertidumbre sobre cómo pueden funcionar en diferentes grupos de personas, especialmente en aquellos que no están bien representados en los conjuntos de datos, como aquellos con piel más oscura. Esto puede potencialmente llevar a la exclusión o incluso daño de estos grupos debido a las tecnologías de IA. Aunque el cáncer de piel es más raro en personas con pieles más oscuras, existe evidencia de que quienes lo desarrollan pueden tener una enfermedad peor o tener más probabilidades de morir a causa de la enfermedad.

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