Universitatea Alicante lansează sistem AI pentru clasificarea automată a leziunilor de piele

Cum poate detecția precoce să transforme succesul clinic?

În lupta împotriva cancerului de piele, identificarea timpurie a leziunilor este esențială pentru îmbunătățirea rezultatelor clinice. Noua tehnologie oferă personalului medical un instrument precis de evaluare a leziunilor, integrându‑se fără probleme în infrastructura IT existentă a spitalului.

Sistemul se bazează pe trei componente principale: o aplicație mobilă pentru captarea imaginilor leziunilor, un model AI dedicat clasificării și modele de integrare avansate ce asigură o conexiune sigură a datelor cu sistemele interne ale spitalului.

Echipa de cercetare, condusă de profesorii Alberto de Ramón, Daniel Ruiz și Marcelo Saval din Departamentul de Tehnologie și Calculatoare la Universitatea Alicante, împreună cu Pablo Candela, a publicat studiul în revista „Journal of Medical Systems”. Membrii grupului de cercetare IBIS (Bio‑inspired Engineering and Health Informatics) au investit peste o deceniu în dezvoltarea sistemelor de suport pentru decizii clinice privind leziunile de piele.

Ce conține pachetul tehnologic complet pentru spitale?

De asemenea, la Spitalul Universitar Sant Joan d' Alacant, José María Salinas și Diego Guijarro din Serviciul IT au contribuit la redactarea articolului.

Nu s-a limitat doar la dezvoltarea algoritmului de clasificare; echipa a livrat un pachet tehnologic complet, gata de integrare în rețeaua IT a oricărui spital.

Sistemul conectează captarea imaginilor, analiza AI, stocarea sigură a datelor și schimbul confidențial de informații clinice.

Cum ajută antrenamentul cu 15.000 de imagini dermatoscopic?

Spre deosebire de alte instrumente care disting doar între leziuni maligne și benigne, MEL‑IA oferă o clasificare diferențiată pentru cinci tipuri majore: melanoma, nevi, carcinom bazocelular, keratoză actinic și keratoză benignă.

În procesul de antrenament și validare, cercetătorii au folosit peste 15.000 de imagini dermatoscopic, împreună cu date clinice ale pacienților (vârstă, sex, locație anatomică a leziunii), pentru a maximiza acuratețea clasificării. Rezultatele obținute indică o acuratețe globală de 86%. În ceea ce privește detectarea melanoma, MEL‑IA a atins o sensibilitate de 88%, iar pentru carcinom bazocelular, indicatorul a crescut la 92%. Cele mai ridicate scoruri globale au fost înregistrate pentru nevi și carcinom bazocelular.

Ce rezultatele obținem implementând la Sant Joan d' Alacant?

Un aspect remarcabil al proiectului este că tehnologia a trecut de faza experimentală și a fost implementată cu succes la Spitalul Universitar Sant Joan d' Alacant, pentru a evalua performanța în mediul medical real. Echipa a procesat 980 de studii dermatologice, cu timpi de În plus, sistemul păstrează un dosar longitudinal al leziunilor, stocând imagini, diagnostice și observații medicale în timp.

Cercetătorii subliniază că MEL‑IA funcționează ca un instrument de suport pentru deciziile clinice, nu ca un sistem autonom de diagnostic.

Pașii următori includ studii prospective alături de profesioniști din domeniul sănătății, testarea capturii directe prin smartphone și extinderea gamei de tipuri de leziuni pe care sistemul le poate clasifica.