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Una herramienta informática ayuda a tomar decisiones médicas sobre melanomas

La Universidad de Córdoba idea unos algoritmos que aprenden de datos basándose en estadística y matemáticas


Ingenieros informáticos de la Universidad de Córdoba han ideado unos algoritmos que ayudan a los médicos a decidir sobre tratamientos para melanomas o sobre trasplantes de hígado. Los algoritmos aprenden de los datos basándose en estadística, matemáticas e inteligencia computacional. Por Carlos Gómez Abajo.


Carlos Gómez Abajo
Carlos Gómez Abajo, redactor de Tendencias21, es máster en periodismo (El País-UAM), Experto en... Saber más del autor


Imagen: Unsplash. Fuente: Pixabay.
Imagen: Unsplash. Fuente: Pixabay.
Investigadores de la Universidad de Córdoba han ideado sistemas de clasificación que sirven de apoyo a los médicos para decidir tratamientos de melanomas o trasplantes de hígado.

El grupo de investigación Aprendizaje y Redes Neuronales Artificiales (Ayrna) ha desarrollado varios de estos algoritmos, que aprenden de los datos basándose en técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia computacional

“Los datos los podemos clasificar de diferentes maneras, como, por ejemplo, de forma binaria. Sería la forma en la que ordenamos a las personas de manera general: o son hombres o son mujeres”, ejemplifica César Hervás, director del equipo científico, en la nota de prensa de la universidad, perteneciente al ecosistema de innovación Global ImasT, del grupo eGauss.

Esta vía permite diferenciar datos de una manera básica, pero hay otras más complejas. “Podemos introducir más variables para clasificar los datos e, incluso, ordenarlos de mayor a menor en una escala”, continúa Hervás, catedrático del Departamento de Informática y Análisis Numérico en la UCO.

En una línea desarrollada conjuntamente por la UCO con las universidades de Sevilla y Loyola Andalucía, se ha creado un sistema de detección para la clasificación de melanomas a partir de imágenes dermatoscópicas.

A partir de los datos extraídos de estas imágenes (información sobre variaciones de color, textura, borde…), el sistema clasifica la lesión de la piel del paciente como benigna o maligna y en el segundo caso, además, identifica en qué etapa se encuentra el desarrollo del tumor “De esta manera, el médico puede identificar el avance de la enfermedad y establecer un tratamiento más dirigido a partir de una prueba no invasiva”, establece el profesor Hervás.

Los resultados de este trabajo han sido publicados recientemente en la revista científica IEEE Transactions on Medical Imaging.

El diagnóstico actual del melanoma se basa generalmente en una inspección visual del dermatólogo o dermatóloga. Si existen evidencias la presencia del melanoma se procede a realizar una biopsia para determinar la profundidad del mismo, que determina la etapa de evolución de la enfermedad y está directamente relacionada con la tasa de supervivencia, información con la que el especialista establece las medidas a tomar.

Trasplantes de hígado

El grupo Ayrna también emplea sistemas de clasificación ordinal para los trasplantes de hígado. Según el dossier de la Organización Nacional de Trasplantes (ONT), en 2015 fueron 2.282 los pacientes que ingresaron en lista de espera de un órgano para un trasplante hepático, para tener una calidad de vida razonable o vivir más tiempo.

Sin embargo, se calcula que sólo hay un millar de donantes de este órgano al año en España. Es decir, aproximadamente cuatro de cada cinco solicitantes no verá satisfecha esta necesidad. Los médicos deben priorizar qué pacientes son los beneficiados por un trasplante, lo que supone una gran responsabilidad.

A partir de datos de supervivencia y mejora de las condiciones de vida de los pacientes trasplantados (a quince días, tres meses, medio año y un año), el equipo científico junto con el equipo de los doctores Briceño y De la Mata del hospital Reina Sofía de Córdoba, estableció un modelo que facilita al hospital la toma de decisiones.

El método organiza a los futuros beneficiarios en categorías y prioriza unos candidatos respecto a otros según unos criterios objetivos. “No trata de substituir el criterio médico, que es más amplio, sino que le dota de una serie de información cuantitativa que puede ser tenida en cuenta a la hora de tomar una decisión tan difícil”, indica Hervás.

Esta línea ha sido expuesta recientemente en la 11ª Conferencia Internacional sobre Sistemas Inteligentes Artificiales Híbridos y en dos trabajos en revistas de prestigio (Applied Soft Computing y Journal of Hepatology) en 2014.

Otra aplicación

Recientemente, otro equipo de la Universidad de Córdoba presentó una aplicación informática, denominada Visual-Seveif, que estima el valor económico de los paisajes para ayudar a la Administración a tomar mejores decisiones en la gestión de recursos vinculados a su conservación, como por ejemplo los medios preventivos contra el fuego. En este caso se trataba de ingenieros forestales.

La Universidad de Córdoba, como otros centros y universidades españolas, participarán el 23 de noviembre en el evento anual de Global ImasT.

Referencias bibliográficas:

A. Sáez, J. Sánchez-Monedero, P.A. Gutiérrez, C. Hervás-Martínez: Machine Learning Methods for Binary and Multiclass Classification of Melanoma Thickness From Dermoscopic Images. IEEE Transactions on Medical Imaging (2016). doi: 10.1109/TMI.2015.2506270.

M. Dorado-Moreno, M. Pérez-Ortiz, M. D. Ayllón-Terán, P. A. Gutiérrez y C. Hervás-Martínez: Ordinal Evolutionary Artificial Neural Networks for Solving an Imbalanced Liver Transplantation Problem. 11th International Conference on Hybrid Artificial Intelligent Systems 2016. DOI: 10.1007/978-3-319-32034-2_38.

Viernes, 15 de Julio 2016
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