¿Qué ocurre cuando una mancha cambia y el dermatólogo debe decidir entre extirparla de inmediato o esperar? Esa duda, que puede generar ansiedad en cualquier consulta, es una pieza clave en la detección temprana del cáncer de piel.
Investigadores de Mayo Clinic, en Rochester, validaron DEXI, una herramienta de inteligencia artificial diseñada para orientar esa decisión. El hallazgo, publicado en Mayo Clinic Proceedings, propone una pauta numérica para decidir si una lesión requiere biopsia o vigilancia.
Durante décadas, el dermatólogo dependió sobre todo de su experiencia y del dermatoscopio, un aparato que ilumina y amplía la piel para revelar detalles que no se ven a simple vista. Sin embargo, las lesiones limítrofes pueden parecerse demasiado entre sí.
Allí aparece DEXI, sigla de Inteligencia Explicable en Dermatoscopía. El sistema analiza fotografías digitales de una lesión y asigna una puntuación de riesgo de cero a diez según su forma, sus bordes y la distribución de sus colores.
La herramienta no reemplaza la mirada médica: funciona como un tablero que enciende luces de alerta y muestra por qué se encendieron.
Un semáforo dentro de la consulta
La analogía más cercana está en el tablero de un coche. Una luz roja no diagnostica por sí sola una avería ni indica qué pieza cambiar. Pero obliga a revisar el motor antes de seguir viaje. DEXI cumple una función similar frente a una mancha sospechosa.
El mecanismo revisa la asimetría del contorno, la irregularidad de los bordes y la heterogeneidad del color. Son señales que pueden asociarse al desarrollo tumoral. Su valor diferencial es que no entrega un número cerrado: explica qué rasgos anatómicos influyeron en la alerta.
Ese detalle convierte al algoritmo explicable, un sistema que permite conocer las razones de su resultado, en una ayuda más transparente. El especialista puede contrastar la puntuación con la imagen, revisar el “cableado” de la decisión y explicarle al paciente qué está observando.
La investigación analizó de forma retrospectiva, es decir, con casos ya registrados, 261 lesiones de 178 pacientes evaluados entre mayo de 2023 y agosto de 2024. Luego comparó las puntuaciones con el diagnóstico histopatológico, el análisis microscópico del tejido extirpado.
Las lesiones benignas tuvieron una media de 2,5 puntos. Los cánceres cutáneos no melanoma llegaron a 7,8, mientras que los melanomas alcanzaron 6,0. El melanoma es el tipo de cáncer de piel con mayor letalidad y se origina en las células que producen pigmento.
La clave práctica fue establecer un umbral de 3,0 puntos. Con ese interruptor numérico, DEXI identificó correctamente el 93,4% de las lesiones malignas y el 75% de las benignas.
“Antes del estudio, veía la puntuación DEXI pero no sabía con precisión cómo actuar a partir de ella”, señaló la dermatóloga Jenny Link, autora principal. Según explicó, ese límite permite usar el resultado como un dato adicional para fundamentar la recomendación de biopsiar o controlar una lesión.
Una ayuda, no un diagnóstico autónomo
DEXI fue entrenado mediante aprendizaje profundo, una IA que aprende patrones a partir de grandes volúmenes de ejemplos, con más de 66.000 imágenes dermatoscópicas anotadas. Su engranaje tiene límites: no conoce la edad, la medicación ni los antecedentes personales de melanoma.
También tuvo dificultades con nevos atípicos graves, lunares con alteraciones celulares marcadas, y con lesiones extremadamente iniciales. Por eso, Link subraya que debe utilizarse como apoyo y siempre junto con la exploración presencial.
Antes de una adopción masiva, hará falta una validación prospectiva, un estudio que siga nuevos casos desde el inicio, y multicéntrica. Pero la oportunidad ya es visible: una puntuación comprensible puede ayudar a que la decisión médica llegue con más señales encendidas y menos incertidumbre.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
