• El sistema ha alcanzado una precisión global del 86% en las pruebas realizadas con imágenes dermatológicas anonimizadas, cuyos resultados han sido revisados por especialistas en Dermatología

  • El proyecto ha dado lugar a un artículo publicado en la revista científica Journal of Medical Systems

 

El Hospital Universitario Sant Joan d’Alacant y la Universidad de Alicante han colaborado en el desarrollo y la evaluación de una herramienta basada en inteligencia artificial que permite clasificar cinco tipos de lesiones cutáneas a partir de imágenes dermatológicas e información clínica.

El proyecto, denominado MEL-IA, ha alcanzado una precisión global del 86% en el conjunto de datos utilizado para su entrenamiento y validación. Los resultados de la investigación se han publicado en la revista científica Journal of Medical Systems.

La herramienta permite clasificar cinco tipos de lesiones: melanoma, nevus, carcinoma basocelular, queratosis actínica y queratosis benigna. No obstante, su funcionamiento se ha evaluado en un entorno de pruebas con imágenes anonimizadas, fuera del circuito asistencial y sin intervención sobre pacientes.

La investigación se ha desarrollado en el marco del trabajo de fin de grado de un estudiante de Ingeniería Biomédica de la Universidad de Alicante, que realizó sus prácticas en el Servicio de Informática del hospital.

Desarrollo y evaluación de la herramienta

El proyecto partió de un algoritmo de inteligencia artificial previamente publicado y de una aplicación diseñada para captar imágenes de lesiones cutáneas e incorporar información clínica.

A partir de esta base, el equipo del Servicio de Informática del Hospital Sant Joan d’Alacant, integrado por su jefe, José María Salinas, y Diego Guijarro, trabajó junto al estudiante en la adaptación de la herramienta a los requisitos de un entorno hospitalario, especialmente en materia de seguridad, integración de sistemas y organización de los circuitos de información.

“La idea fue aplicar la experiencia que tenemos en los sistemas de información sanitarios y rediseñar por completo la solución, de la mano del alumno, para garantizar que cumplía todos los requisitos de seguridad y estándares y que se podía integrar en un circuito clínico”, explica José María Salinas.

Para comprobar el funcionamiento del algoritmo, el equipo del hospital creó un conjunto de datos con imágenes dermatológicas anonimizadas procedentes del Departamento de Salud Alicante-Sant Joan d’Alacant.

Estas imágenes se utilizaron para entrenar el modelo y, posteriormente, realizar una prueba de concepto con una selección de ellas. Los resultados fueron revisados y validados por el Servicio de Dermatología del hospital.

Este proceso permitió evaluar el funcionamiento de la herramienta con datos reales anonimizados, aunque sin utilizarla en la práctica asistencial.

“Se quedó una solución bastante robusta, tecnológicamente preparada para poder integrarse en cualquier sistema clínico, y las pruebas de concepto fueron satisfactorias porque el Servicio de Dermatología también validó los resultados”, señala Salinas.

Aplicación de la experiencia a otros proyectos

Además de evaluar la capacidad del algoritmo para clasificar lesiones cutáneas, el trabajo ha permitido estudiar cómo integrar una herramienta de estas características en los sistemas de información de un hospital.

Para ello, se han tenido en cuenta aspectos como la protección de la información, la comunicación entre diferentes sistemas informáticos y la adaptación a distintos circuitos asistenciales.

La experiencia adquirida en este proyecto también ha servido como referencia para el trabajo posterior del Servicio de Informática en la solución corporativa de teledermatología que desarrolla la Conselleria de Sanidad.

Esta aplicación comparte parte de la arquitectura y del planteamiento tecnológico explorados durante MEL-IA, aunque utiliza un algoritmo diferente que ha seguido su propio proceso de validación.

El proyecto ha permitido, asimismo, aplicar los conocimientos universitarios de un estudiante de Ingeniería Biomédica a un caso práctico relacionado con los sistemas de información sanitaria.

Los detalles del desarrollo y los resultados obtenidos se recogen en el artículo publicado en Journal of Medical Systems.