El campo de la detección del cáncer de piel ofrece un caso de uso convincente para la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito de la medicina diagnóstica basada en imágenes. A través del análisis de grandes conjuntos de datos, los algoritmos de IA tienen la capacidad de clasificar imágenes clínicas o dermatoscópicas con una precisión notable.
Aunque estas aplicaciones basadas en IA pueden funcionar tanto de forma autónoma como bajo supervisión humana, los mejores resultados se logran mediante un enfoque colaborativo que aproveche la experiencia tanto de la IA como de los humanos.
Sin embargo, es importante señalar que la mayoría de los estudios se centran en evaluar la precisión diagnóstica de la IA en entornos artificiales en lugar de en escenarios del mundo real. En consecuencia, la utilidad práctica del diagnóstico asistido por IA en un entorno clínico aún se desconoce en gran medida. Además, existe una brecha de conocimiento sobre los casos de uso óptimos y las configuraciones de implementación para estos sistemas de IA, así como los desafíos prácticos que pueden surgir de una implementación generalizada.
Esta revisión explora las ventajas y limitaciones de la IA en una variedad de contextos del mundo real, con un enfoque específico en su valor para los consumidores, los médicos generales y los dermatólogos.
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