¿Nos podemos fiar de las aplicaciones del móvil para detectar cáncer de piel?

Un estudio de las universidades de Birmingham y Nottingham puso bajo la lupa seis app diferentes

Captura de SkinVIsion
Captura de SkinVIsion

EL cáncer de piel “es el tipo de tumor más frecuente”, según la Asociación Española Contra el Cáncer (AECC). Se manifiesta con mayor frecuencia en la piel expuesta al sol porque la radiación ultravioleta (UV) produce el crecimiento anormal y descontrolado de las células cutáneas. Cada año se diagnostican en todo el mundo 3 millones de casos de cáncer de piel no melanoma y 132.000 casos de melanoma. En 2018 se estima que 21.363 personas fueron diagnosticadas con cáncer de piel no melanoma. Las nuevas tecnologías intentan ayudarnos con aplicaciones de dermatología en nuestros teléfonos móviles que nos permitan una alerta temprana ante determinadas enfermedades, lo que mejoraría la supervivencia, pero, ¿son eficaces?

Se trata de aplicaciones que ayudan a tomar la decisión de pedir atención médica profesional utilizando algoritmos de inteligencia artificial para clasificar imágenes de lesiones en alto a o bajo riesgo de cáncer de piel y añaden una recomendación al usuario. Un equipo de investigación dirigido por Jon Deeks, de la Universidad de Birmingham, y Hywell Williams, de la Universidad de Nottingham ha recopilado los estudios que evaluan la precisión de estas aplicaciones en teléfonos inteligentes. Primero identificaron nueve estudios relevantes sobre seis aplicaciones diferentes dedicadas a la detección precoz del cáncer de piel, publicado en la revista “The BMJ”.

El informe de este estudio, “Aplicaciones de teléfonos inteligentes basadas en algoritmos para evaluar el riesgo de cáncer de piel en adultos: revisión sistemática de estudios de precisión diagnóstica”, “los estándares de referencia incluyeron diagnóstico histológico o seguimiento, y recomendación de expertos para investigación o intervención adicional. Dos autores extrajeron de forma independiente los datos y evaluaron la validez utilizando QUADAS-2 (herramienta de Evaluación de la calidad de los estudios de precisión diagnóstica 2). Se informaron estimaciones de sensibilidad y especificidad para cada aplicación". Según los resultados, los estudios de las apps eran “pequeños y en general, de baja calidad”.

En ocasiones los estudios incluyeron lunares sospechosos elegidos por médicos no usuarios de aplicaciones, y utilizaron imágenes tomadas por expertos en teléfonos de estudio, en lugar de usuarios en sus propios teléfonos. También se eliminaros aquellas imágenes que el teléfono no pudo evaluar y otros estudios no hicieron seguimiento de las lesiones identificadas como “bajo riesgo”, eliminando la oportunidad de identificar los “canceres perdidos”. Los investigadores sugieren que los estudios futuros deberían basarse en una población clínicamente relevante de usuarios de teléfonos inteligentes con inquietudes sobre una lesión cutánea. Los estudios deben incluir el seguimiento de todas las lesiones, no solo las referidas para una evaluación adicional. También es importante informar todos los datos, incluidas los fallos debidas a la mala calidad de imagen. Los autores explican que en una población de 1.000 usuarios en los que el 3% tiene un melanoma, “SkinVision” aún podría pasar por alto cuatro de 30 melanomas y 200 personas serían informadas erróneamente de que su lunar era una gran preocupación.

“SkinVIsion” y SkinScan", fueron dos de las aplicaciones estudiadas disponibles en Europa (y con el etiquetado CE europeo), y se comercializan con afirmaciones como que pueden “detectar el cáncer de piel en una etapa temprana” o “rastrear lunares con el tiempo con el objetivo de detectar melanoma en una etapa más temprana de la enfermedad”. “SkinScan” se evaluó en un único estudio de 15 lunares con cinco melanomas. La aplicación no identificó ninguno de ellos. “SkinVision” se evaluó en dos estudios. Un estudio de 108 lunares (35 cancerosos o precancerosos) logró una sensibilidad del 88% y una especificidad del 79%. Esto significa que el 12% de los pacientes con lunares cancerosos o precancerosos no se detectarían, mientras que el 21% de esos lunares no problemáticos se identificarían erróneamente como posibles.

Los autores matizan que en ambas encontraron “un rendimiento pobre y variable de las aplicaciones de teléfonos inteligentes basadas en algoritmos, lo que indica que estas aplicaciones aún no han mostrado suficiente promesa para recomendar su uso”. Recomiendan a los profesionales de la salud que sean “conscientes de lsa limitacioines de las aplicaciones basadas en algoritmos de manera confiable los melanomas”.