Desarrollan en Extremadura una inteligencia artificial que detecta el melanoma

Investigadores del laboratorio SPILab del grupo Quercus de Ingeniería de Software de la Universidad de Extremadura (UEx) han diseñado una herramienta de Inteligencia Artificial para detectar melanomas a partir de imágenes clínicas. El modelo de Deep Learning propuesto, cuyos resultados han sido publicados en la revista Scientific Reports de Nature, incorpora la técnica de "Aprendizaje federado" para garantizar la seguridad de los datos.

Aprendizaje federado para proteger los datos

Para optimizar la precisión diagnóstica y promover la protección de datos, los investigadores han desarrollado esta técnica de aprendizaje colaborativo que ha alcanzado una precisión del 89,1 por ciento. El modelo mejora la privacidad porque cada hospital entrena su propio modelo de inteligencia artificial utilizando únicamente las imágenes médicas generadas en sus instalaciones. De este modo, los datos de los pacientes no se envían a servidores externos ni se comparten fuera del centro.

De manera simultánea, estas imágenes generan una serie de valores matemáticos que son enviados a un servidor externo donde se reúnen los valores de todos los centros. Estos modelos se unifican y se convierten en uno "más globalizado y fiable", es decir, se unen todos los modelos sin necesidad de compartir datos, solo los aprendizajes.

Una ayuda inmediata para el diagnóstico

El proceso de identificación consiste en la importación de una fotografía al servidor, que es capaz de identificar el melanoma e indicar el porcentaje de fiabilidad. Esta herramienta facilita la labor del médico en su decisión profesional para obtener una detección temprana y salvar vidas. El modelo se ha entrenado con imágenes de bases de datos del Instituto Internacional del Estudio Colaborativo de Imágenes de Piel.

Una de las grandes ventajas es la rapidez del sistema. "Su tiempo de respuesta es inmediato, no más de un segundo", apunta Sergio Laso, investigador del grupo Quercus y primer autor del estudio.