¿Cómo detecta el algoritmo SkinVision el cáncer de piel?

¿Tienes curiosidad por saber cómo funciona la tecnología SkinVision? Vamos a desglosarlo

El poder del aprendizaje:

Al igual que los humanos aprenden de la experiencia, el algoritmo de SkinVision mejora su precisión con el tiempo. Se basa en el aprendizaje automático, lo que significa que analiza grandes cantidades de datos para identificar patrones. Estos patrones ayudan a predecir el nivel de riesgo de cáncer de piel en una mancha cutánea.

Entrenamiento del algoritmo:

Nuestro viaje comienza con datos: más de 100.000 imágenes de manchas cutáneas seleccionadas entre 2,9 millones de fotos evaluadas por nuestros dermatólogos. Esta variada base de datos abarca todos los tipos y condiciones de piel, proporcionando una base sólida para el entrenamiento. Al aprender de estas imágenes revisadas por dermatólogos, el algoritmo se vuelve experto en distinguir entre diferentes fotos de manchas cutáneas y sus niveles de riesgo asociados.

Precisión y fiabilidad:

La verdadera prueba de la calidad de nuestro algoritmo consiste en comparar sus evaluaciones con el patrón oro: los casos de cáncer de piel confirmados mediante biopsia. En este caso, nuestro algoritmo ha demostrado una sensibilidad impresionante, detectando correctamente el cáncer de piel el 95% de las veces. Este logro subraya la fiabilidad de la herramienta, respaldada por pruebas clínicas e investigaciones publicadas en revistas científicas de prestigio.

Prevención de preocupaciones innecesarias:

Con una tasa de especificidad del 80,1% para lesiones claramente benignas, SkinVision también destaca en la identificación de manchas inofensivas. Esto significa que muchos usuarios están tranquilos respecto a las manchas que no requieren una visita al médico, lo que ayuda a evitar preocupaciones y consultas innecesarias.

Para obtener pruebas clínicas más detalladas y comprender la profundidad de la precisión de nuestro algoritmo, puede explorar los siguientes recursos:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31494983/

https://www.karger.com/Article/FullText/520474

Referencias:

1. Udrea, A. et al. (2020), Accuracy of a smartphone application for triage of skin lesions based on machine learning algorithms. J Eur Acad Dermatol Venereol, 34: 648-655.
2. Validation of a Market-Approved Artificial Intelligence Mobile Health App for Skin Cancer Screening: Un estudio prospectivo multicéntrico de precisión diagnóstica