Cada año, más de 10.000 personas en Suecia son diagnosticadas con carcinoma de células escamosas, el segundo tipo de cáncer de piel más común en el país. Su incidencia crece de forma acelerada y suele aparecer en zonas expuestas al sol como la cabeza y el cuello, afectando sobre todo a personas con piel dañada por la radiación ultravioleta acumulada a lo largo de los años.
Ahora, un estudio liderado por el dermatólogo y profesor asociado Sam Polesie, de la Universidad de Gotemburgo, muestra que la inteligencia artificial (IA) podría convertirse en una herramienta clave para valorar la agresividad de estos tumores antes de la cirugía.
Aunque el diagnóstico clínico de este cáncer suele ser directo, el verdadero reto reside en la evaluación preoperatoria. Determinar si un tumor es más o menos agresivo influye directamente en el tratamiento quirúrgico: tumores agresivos requieren intervenciones más amplias y rápidas, mientras que los menos agresivos pueden tratarse con procedimientos menos invasivos.
Actualmente, en Suecia —y en muchos otros países— no se realizan biopsias previas de forma rutinaria para confirmar el tipo y agresividad del tumor antes de operar. Esto pone en valor herramientas no invasivas, como el análisis de imágenes mediante IA, que puedan ofrecer información fiable sin necesidad de extraer tejido.
Inteligencia artificial a la altura de los expertos
El equipo de investigadores entrenó un sistema de IA con 1.829 imágenes clínicas de primer plano de carcinomas escamosos ya confirmados. Posteriormente, se evaluó su capacidad para clasificar los tumores en tres niveles de agresividad, comparando sus resultados con las valoraciones de siete dermatólogos experimentados.
Los hallazgos, publicados en la revista Journal of the American Academy of Dermatology International, revelan que la IA obtuvo un rendimiento casi idéntico al del grupo de médicos. Sin embargo, la coincidencia entre las valoraciones de los propios dermatólogos fue solo moderada, lo que pone de manifiesto la dificultad de este tipo de decisiones clínicas.
El estudio también identificó dos características clave asociadas con tumores más agresivos: una superficie cutánea ulcerada y lesiones planas. Estas señales duplicaban la probabilidad de que el tumor perteneciera a los niveles más altos de agresividad. A pesar del entusiasmo por la IA en medicina, Polesie advierte que su impacto práctico en la atención sanitaria sigue siendo limitado. Según él, la clave está en identificar con precisión los casos en los que estas tecnologías pueden marcar una diferencia real.
«Creemos que una de estas áreas es la evaluación preoperatoria de casos sospechosos de cáncer de piel, donde una valoración más matizada puede influir en la toma de decisiones», explica Polesie. Aunque el modelo aún requiere más pruebas y ajustes, el investigador lo ve como un paso prometedor hacia una integración más útil y responsable de la inteligencia artificial en el sistema sanitario sueco.
