Trawa: la base de datos chilena creada con inteligencia artificial que detecta cáncer de piel en segundos

Las altas temperaturas, la radiación ultravioleta y la exposición directa al sol han llevado a que cada año aparezcan tres millones de nuevos casos de cáncer de piel en el mundo, según la Organización Mundial de la Salud (OMS). Estudios recientes han demostrado que la inteligencia artificial (IA) puede ser un aliado para detectar este tipo de cáncer incluso antes que los médicos, ganando tiempo para el tratamiento.

La dermatología es la especialidad médica que se encarga de prevenir, diagnosticar y tratar enfermedades a la piel, tales como el melanoma. Este es el tipo de cáncer más agresivo que puede afectar a la piel humana. En su fase inicial, se observa en lunares que crecen de manera inesperada y errática, pero gracias a una detección temprana, pueden ser reducidos o eliminados a tiempo.

¿Cómo se distingue un lunar cancerígeno de uno que no lo es? Los médicos especializados en esta área deben realizar una serie de pruebas de laboratorio antes de verificar que una marca en la piel es potencialmente peligrosa. Esto requiere de tiempo (y dinero) que no se puede perder, antes de que el cáncer avance hacia otras zonas del cuerpo, en el proceso de metástasis.

Para agilizar estos procesos, en Chile y el mundo se están desarrollando nuevas tecnologías que logren procesar imágenes de distintas heridas y marcas en la piel. Con ello, es posible para la inteligencia artificial poder distinguir patrones y reconocer la presencia de enfermedades en otros pacientes.

Este fue el objetivo para crear Trawa, un proyecto colaborativo de profesionales de áreas de la oncología, dermatología e ingeniería de la Red UC Christus. Este proyecto busca ser la primera base de datos digital hecha completamente en Chile, que permita detectar enfermedades cutáneas gracias al uso de inteligencia artificial.

Esta tecnología puede identificar en segundos no solo el melanoma, sino también otros tipos de cáncer de piel, como el carcinoma basocelular, carcinoma espinocelular y linfoma cutáneo. De acuerdo a la OMS, un tercio de las muertes por estos tipos de cáncer se deben a trabajar bajo el sol, y se estima que el 28% de las personas en edad de trabajar (15 años o más) realizan este tipo de labores en el mundo, expuestos a desarrollar esta enfermedad.

Las imágenes que alimentan la base de datos Trawa, cuyo nombre significa piel en mapudungún, son subidas a una plataforma por los profesionales asociados al proyecto. Con el consentimiento de los pacientes, se seleccionan manchas y lesiones cutáneas que no hayan sido conocidas previamente por el especialista, para que el software pueda reconocerlas y agilizar el diagnóstico de otras personas en el futuro. Así lo explicó Leonel Hidalgo, dermatólogo colaborador del proyecto, en el podcast Ciencia de Datos en Salud del Instituto Milenio Fundamentos de los Datos (IMFD).

Este nuevo aliado de los dermatólogos para una mayor rapidez en el diagnóstico funciona gracias a la tecnología de deep learning. Esta técnica consiste en otorgar una gran cantidad de imágenes a una inteligencia artificial que las procesa para luego encontrar patrones en común. Así, el programa detectará si un lunar tiene o no potencialidad cancerígena en cuestión de segundos.

Antes de que una imagen sea subida a la base de datos, el diagnóstico se comprueba mediante una prueba histopalógica, es decir, con la extracción de una muestra del tejido afectado. Esta muestra pasa a un laboratorio para que el diagnóstico sea confirmado mediante una biopsia, y así proporcionar una mayor precisión a la inteligencia artificial.

Adicionalmente, un comité de ética debe aprobar todas las imágenes utilizadas para asegurar el resguardo de la identidad de los pacientes y la veracidad de los diagnósticos. Otro objetivo del equipo es actualizar constantemente la base de datos para poder visualizar la evolución de los pacientes y analizar las lesiones cutáneas en distintas etapas.

“La inteligencia artificial ha permitido que se desarrollen nuevos modelos que integran relaciones que antes no podíamos ver“, explica Félix Liberona, subdirector del Centro Nacional de Sistema de Información en la Salud (CENS). Dice que la inteligencia artificial tiene múltiples aplicaciones en el área de la salud, tales como en el ámbito de investigación, en el seguimiento de casos y en la generación de bases de datos, como lo es el proyecto Trawa.

Si bien el uso de inteligencia artificial en dermatología es relativamente reciente, existen otras bases de datos con usos similares. Es el caso de SkianaAging, una aplicación para smartphones que es capaz de detectar y predecir signos de envejecimiento. Incluso marcas de belleza como las del grupo L’Oreal han impulsado proyectos que ocupan la IA para analizar rostros humanos y recomendar productos cosméticos, hasta con un 95% de precisión, según su página web.

Sin embargo, cuando se trata de posibles enfermedades, la evaluación de un dermatólogo es fundamental. Aún es necesario comprobar la presencia de cáncer con análisis tradicionales antes de avanzar a un tratamiento, pero este es un avance que podría revolucionar cómo se realizan los diagnósticos en el futuro.

Para lograr esto, la calidad de los datos con los que se alimenta la inteligencia artificial es fundamental, de acuerdo a Félix. “Si tenemos menos datos o de menor calidad, los resultados pueden ser menos efectivos, discriminadores o inducir a errores”, señala en relación a bases de datos como estos.

En 2022, la Universidad de Chile presentó una iniciativa similar, que ocupó como base de datos 25.331 imágenes de personas de países europeos y 513 muestras chilenas. Esta iniciativa del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), del WIC y del Hospital Clínico (HCUCH) se enfocó en la detección de melanomas en etapas iniciales y avanzadas.

A diferencia de este proyecto, Trawa es la primera base de datos que sólo ocupa imágenes de pieles de personas en Chile. El problema del uso de otros tipos de piel es que las cantidades de células como la melanina, responsables del pigmento de la piel, tienden a ser muy diferentes en las pieles latinas respecto de las europeas, asiáticas, y de otros lugares del mundo. Por ello, el diagnóstico puede no ser tan preciso al mezclar muestras de distintos países de origen.

Este es un gran problema de las bases de datos de este tipo, ya que los estudios y proyectos se tienden a concentrar en países del primer mundo, explica el dermatólogo colaborador. Además, debido al mestizaje, las pieles en Latinoamérica también son muy diversas entre sí.

“Chile, en su diversidad geográfica y territorial, tiene un gran problema con la cantidad de datos representativos”, comenta el subdirector del CENS. “Ahí está lo complejo, ¿cuántas personas mapuche o rapa nui hay en las bases de datos melanoma? ¿Son suficientes?”, problematiza.

Colaborar es necesario para avanzar en mejores soluciones para las personas, comenta Liberona. “Lo más enriquecedor entre los aspectos clínicos y los aspectos informáticos tiene que ver con un reconocimiento de que los problemas que estamos observando pueden ser abordados desde más de una mirada”, explica.

Realizar un proyecto de este tipo requiere un trabajo interdisciplinar entre la ingeniería y la medicina, integrando diagnósticos médicos y datos de la vida humana a las máquinas para mejorar la eficiencia de los tratamientos de las enfermedades. “Uno piensa y trabaja desde su área, pero se vinculan más de lo que uno cree”, comenta Hidalgo.

“Es difícil saber si la inteligencia artifical es sólo una moda o si va a transformar de manera permanente los sistemas”, comenta el subdirector del CENS. “Lo que sí está claro es que herramientas como esta llegaron para quedarse”.