El Centro Alemán de Investigación del Cáncer ha desarrollado un sistema de apoyo basado en inteligencia artificial para el diagnóstico del cáncer de piel que explica sus decisiones.
El melanoma es responsable de la mayoría de las muertes relacionadas con el cáncer de piel en todo el mundo. Sin embargo, los melanomas en etapa temprana son difíciles de distinguir de otros tumores de piel. Los avances recientes en los sistemas de apoyo al diagnóstico basados en inteligencia artificial pueden ayudar a los dermatólogos a diagnosticar con mayor precisión melanomas y lunares cuando se les muestran imágenes digitalizadas de lesiones sospechosas.
La responsabilidad del diagnóstico es de los médicos.
Pero los médicos quieren entender qué características determinan el resultado de un sistema de IA. “La responsabilidad final del diagnóstico recae en el médico. Por eso los dermatólogos son, con razón, cautelosos a la hora de utilizar sistemas basados en IA sin poder comprender sus decisiones”, afirma Titus Brinker, dermatólogo y científico del DKFZ. Pero los sistemas tienden a incorporar todas las características correlacionadas en su toma de decisiones, incluidas las correlaciones espurias.
«Por lo tanto, nuestro objetivo era desarrollar un sistema de apoyo que se adaptara a la perspectiva de los dermatólogos a la hora de diagnosticar el melanoma y explicara su toma de decisiones», afirma Brinker. «Tras trabajos anteriores, desarrollamos nuestra inteligencia artificial explicable (XAI) para proporcionar explicaciones similares a las de los dermatólogos basadas en las características de zonas específicas e individuales de la lesión».
Impacto en la precisión del diagnóstico
En un estudio de tres fases, el equipo de Brinker examinó los efectos sobre la precisión diagnóstica, la certeza diagnóstica y la confianza de los dermatólogos en el sistema explicativo. Los investigadores también querían saber qué factores favorecen la confianza de los médicos en esta tecnología.
En el estudio participaron más de cien dermatólogos de 33 países diferentes. Diagnosticaron tres veces un panel de prueba de imágenes digitalizadas de varias lesiones, basándose únicamente en su experiencia, con el apoyo de un sistema de IA convencional y con el XAI.
Acuerdo con resultados XAI
Como se documentó en estudios anteriores, el uso de un sistema de IA aumentó la precisión diagnóstica en la detección de melanomas, pero esto no pudo aumentarse aún más con el uso de XAI. La confianza de los dermatólogos en sus propias decisiones también mejoró con el apoyo de la IA y volvió a aumentar significativamente al utilizar el sistema XAI. Los médicos tenían especial confianza en su propio diagnóstico cuando sus criterios de toma de decisiones coincidían en gran medida con los criterios enumerados por la XAI.
Los resultados ilustran que XAI puede mejorar la confianza diagnóstica de los médicos y tiene el potencial de aumentar la aceptación de los profesionales médicos del uso de métodos de IA», explica el líder del estudio Titus Brinker, y añade: «El Reglamento General Europeo de Protección de Datos requiere que todos los algoritmos- Las decisiones basadas deben ser interpretables para los usuarios finales. Nuestro trabajo es un primer paso importante para cerrar la brecha de interpretación”. Fuente: NetMedia desde Alemania, traducido al español.
