Un sistem AI inovator pentru clasificarea leziunilor cutanate a fost lansat
Cancerul de piele reprezintă o provocare globală pentru sănătate, cu aproape 1,5 milioane de cazuri noi diagnosticate în 2024, conform datelor Organizației Mondiale a Sănătății (OMS).
În acest context, Universitatea din Alicante (UA) și Spitalul Universitar Sant Joan d’Alacant au colaborat pentru a lansa MEL-IA (MobilE skin Lesion dIAgnosis), un sistem de inteligență artificială menit să automatizeze clasificarea leziunilor cutanate.
Detectarea timpurie a cancerului de piele rămâne esențială pentru îmbunătățirea rezultatelor clinice. Această tehnologie sprijină personalul medical în evaluarea leziunilor, integrându-se perfect în infrastructura IT existentă a spitalului.
Sistemul include o aplicație mobilă pentru capturarea imaginilor leziunilor cutanate, precum alunițe sau pete, și pentru înregistrarea datelor clinice, un model de inteligență artificială pentru clasificare și modele complexe de integrare care conectează în siguranță toate datele cu sistemele spitalului.
Studii publicate în revista științifică Journal of Medical Systems au fost realizate de Alberto de Ramón, Daniel Ruiz, Marcelo Saval, împreună cu Pablo Candela, toți membri ai grupului de cercetare Bio-inspired Engineering and Health Informatics (IBIS) de la UA. De asemenea, José María Salinas și Diego Guijarro de la Serviciul IT al Spitalului Universitar Sant Joan d’Alacant au co-semnat lucrarea.
Pe lângă dezvoltarea algoritmului de clasificare, echipa a creat un pachet tehnologic complet capabil să se integreze direct în rețeaua IT a unui spital. Sistemul leagă capturarea imaginilor, analiza AI, stocarea în siguranță și schimbul confidențial de date clinice.
MEL-IA oferă o clasificare diferențiată în cinci tipuri majore de leziuni cutanate: melanom, nevi, carcinom bazocelular, keratoză actinică și keratoză benignă, spre deosebire de instrumentele destinate exclusiv distincției între leziuni maligne și benigne.
Pentru a antrena și valida modelul, cercetătorii au integrat peste 15.000 de imagini dermatoscopice împreună cu date clinice ale pacienților, inclusiv vârstă, sex și locația anatomică a leziunii, pentru a îmbunătăți acuratețea clasificării.
Rezultatele indică faptul că sistemul atinge o acuratețe globală de 86%. Cercetătorii de la UA au menționat că, în cazul detectării melanomului, MEL-IA a obținut o sensibilitate de 88%, iar pentru carcinomul bazocelular, a ajuns la 92%, adăugând că cele mai mari scoruri globale corespund nevilor și carcinomului bazocelular.
Un aspect important al proiectului este că tehnologia a trecut din etapa experimentală în cea de implementare la Spitalul Universitar Sant Joan d’Alacant, pentru a evalua performanța într-un mediu sanitar real. Echipa a subliniat că au fost procesate 980 de studii dermatologice, cu timpi de răspuns sub o secundă.
În plus, sistemul menține un registru longitudinal al leziunilor, integrând imagini, diagnostice și observații medicale de-a lungul timpului.
Cercetătorii subliniază că MEL-IA funcționează ca un instrument de suport pentru deciziile clinice, nu ca un sistem de diagnostic autonom. Printre pașii următori se numără realizarea studiilor prospective cu profesioniști din domeniul sănătății, testarea achiziției directe de imagini prin intermediul smartphone-urilor și extinderea gamei de tipuri de leziuni pe care sistemul le poate clasifica.
