Luego de revisar la literatura, hay algunos articulos que mencionan los beneficios que podemos tener del uso de la inteligencia artificial, no solo como médicos sino, como pacientes. Si bien es cierto, existe un acceso mucho mas rapido por parte de los pacientes a la salud, algunos de ellos aun no viven en zonas urbanas, o no cuentan con especialistas en el área en su localidad.
Áreas agropecuarias o de exposición solar alta y que se encuentran lejos de zonas urbanas, pueden verse enormemente beneficiada de métodos diagnosticos rapidos, que ayuden a realizar una especie de triaje, que aunque es imposible que iguale a la mente humano, podriamos hacer el diagnostico precoz de lesiones malignas o premalignas en la piel, y no solo eso tal vez en combinación, con la telemedicina hacer seguimiento a patologias y respuesta a tratamientos.
¿Qué promete?
Estudios han demostrado que la IA, específicamente el Deep Learning (DL), es prometedora en diagnosticar afecciones de la piel como el melanoma y el carcinoma de células basales, con alta precisión y sensibilidad.
¿Tiene limitaciones?
- Las redes neuronales convolucionales (CNN) se han centrado en tipos limitados de lesiones.
- Los diagnósticos dermatopatológicos a veces no coinciden con los hallazgos clínicos.
- La inteligencia artificial aún lucha con lesiones histológicas similares y requiere análisis detallados.
- Aproximadamente un 10% de los diagnósticos de IA son inexactos, necesitando revisión por dermatopatólogos.
- La confianza del paciente en la IA para diagnósticos médicos es menor en comparación con los médicos humanos.
¿Qué opinan los dermatólogos de la inteligencia artificial ?
- Una encuesta internacional mostró que muchos patólogos están al tanto de la IA pero pocos tienen un conocimiento profundo.
- La mayoría cree que la IA tendrá un impacto en la dermatopatología, pero pocos piensan que reemplazará a los patólogos humanos.
Coincidimos en que es una Herramienta de ayuda pero no puede sustituir a un HUMANO
¿Que le depara el futuro a la inteligencia artificial?
La IA podría usarse para lecturas preliminares, asistiendo en diagnósticos rápidos y en la educación de estudiantes.
En investigación, la IA podría analizar grandes volúmenes de datos médicos.
Podemos concluir:
Aunque la adopción generalizada de IA en dermatopatología puede tardar, tiene el potencial de ser una herramienta útil en selección, educación e investigación.
El éxito depende de la colaboración entre diversas disciplinas, incluyendo ingenieros, científicos de datos y especialistas médicos.
Áreas en las que podemos emplearlas
| Diagnóstico y Detección de Enfermedades de la Piel: La IA, mediante el Deep Learning y redes neuronales convolucionales, se usa para analizar imágenes de la piel, identificando con precisión condiciones como cáncer de piel, psoriasis, eczema y acné, y reconociendo patrones no evidentes para el ojo humano. | Teledermatología: La IA facilita la teledermatología, permitiendo a los pacientes obtener diagnósticos y recomendaciones de tratamiento a través de aplicaciones móviles y plataformas en línea. Esto es especialmente valioso para personas en áreas remotas o con acceso limitado a especialistas en dermatología. | Análisis de Datos a Gran Escala: La IA puede procesar y analizar grandes cantidades de datos de pacientes, incluyendo historiales clínicos, resultados de laboratorio, y datos de imágenes, para identificar tendencias, factores de riesgo y posibles tratamientos. |
| Desarrollo de Tratamientos Personalizados: Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede ayudar a diseñar tratamientos personalizados basados en la genética del paciente, el tipo de piel y otros factores personales. | Educación y Concienciación: La IA también se utiliza para desarrollar herramientas educativas para profesionales y pacientes, ayudándoles a comprender mejor las enfermedades de la piel y sus tratamientos. | Monitoreo y Seguimiento del Tratamiento: Las aplicaciones basadas en IA pueden ayudar a los pacientes a monitorear la evolución de las afecciones de la piel a lo largo del tiempo, proporcionando retroalimentación y ajustes en los tratamientos cuando sea necesario. |
Referencia: Chen SB, Novoa RA. Artificial intelligence for dermatopathology: Current trends and the road ahead. Semin Diagn Pathol. 2022 Jul;39(4):298-304. doi: 10.1053/j.semdp.2022.01.003. Epub 2022 Jan 14. PMID: 35065872.
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