Un equipo de dermatólogos de la Universidad de Tohoku en Japón ha desarrollado un modelo de IA que ayuda a detectar complicaciones por infecciones bacterianas o virales en pacientes con dermatitis atopica. Además, ayuda a diferenciar entre eccemas y lesiones cutáneas provocadas por un tipo de cáncer de la sangre.
El equipo de investigación entrenó su modelo de red neuronal convolucional (CNN) utilizando imágenes no estándar de EA, impétigo, micosis fungoide, herpes simple y erupción variceliforme de Kaposi. Después de esto, compararon la precisión del diagnóstico de la IA con un conjunto de imágenes no estándar recortadas manualmente y anotadas en el diagnóstico por dermatólogos. El modelo ha logrado una precisión diagnóstica casi igual al conjunto de imágenes evaluadas manualmente.
El coautor Yuta Yanagisawa, investigador de la Facultad de Medicina de la Universidad de Tohoku, comenta: «Un dermatólogo, por supuesto, podría detectar la diferencia, pero es increíblemente poco práctico para un paciente con AD visitar a un dermatólogo todos los días. Si tan solo hubiera eran algunos mecanismos prácticos y de bajo costo que replicaban el conocimiento de ese dermatólogo y podían usarse durante el régimen diario de revisión de la piel de un paciente”.
