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Aplicación venezolana permite el diagnóstico de cáncer de piel

La herramienta obtuvo 95% de éxito en la detección de melanoma

  • GABRIEL BARRETO

27 de julio de 2015 13:00 PM

La detección temprana de melanoma, mejor conocido como cáncer de piel, puede hacer la diferencia entre vivir o morir, pues un diagnóstico en etapa inicial facilita el tratamiento y aumenta las probabilidades de sanación.

Es por ello que Carolina Zapata y Marcelo Eggers, ambos estudiantes de la Universidad Católica Andrés Bello (UCAB), conjuntamente con el profesor Marcos Salazar Seijas, desarrollaron una aplicación móvil inteligente encargada de la detección temprana de melanomas en la piel con tan sólo tomar una fotografía.

Para poner en práctica este proyecto se requirió un teléfono inteligente, al cual se le adaptó un lente especial capaz de predecir si un lunar podría convertirse en un melanoma.

El programa calcula la tendencia a desarrollar cáncer de piel en lunares mediante estudios estadísticos extraídos de las fotografías de los usuarios, además del análisis de un formulario en el cual el paciente describe factores determinantes de cáncer de piel a los que haya estado expuesto.

El sistema funciona utilizando la misma regla que usan los dermatólogos para el diagnóstico de un paciente con melanoma: asimetría, borde, color, diámetro y evolución.

"Una vez que se detecta el lunar se procede a evaluar cada punto de los bordes mediante la utilización de un programa que permite obtener el diámetro, la uniformidad y los colores de los lunares, además de la simetría entre ellos", acotó Zapata.

El sistema también tiene la capacidad de avaluar la evolución de un lunar ya que guarda toda su información y luego la compara con la fotografía recientemente tomada; de detectarse alguna anomalía el usuario reciben una notificación en la que se explican las razones y tendencias por las que su lunar puede convertirse en melanoma, sugiriendo la visita a un médico dermatólogo.

Este proyecto contó con la asesoría de los dermatólogos Miguel López, Adriana Guerra y Ana María Sáenz, quienes suministraron la base de datos inicial que utilizó el programa y con la cual la red neuronal aprendió a identificar los casos de posibles melanomas.

Los médicos también comprobaron el funcionamiento de la aplicación, obteniéndose 95% de éxito en el diagnóstico.

Por su parte, Salazar comentó que la herramienta podría mejorarse con la implementación de una base de datos mucho mayor, pues entre más información se tenga, la red neuronal podrá ser más precisa al momento del diagnóstico de la enfermedad.

Salazar dijo que el lente que utiliza la app tiene un elevado costo, pero que este puede ser sustituido por uno de impresión 3D, más económico.

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