Las redes neuronales convolucionales se muestran prometedoras para el diagnóstico del cáncer de piel no pigmentado

  • Tschandl P & al.
  • JAMA Dermatol
  • 28 nov. 2018

  • de Brian Richardson, PhD
  • Univadis Clinical Summaries
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Punto clave

  • Una red neurona convolucional combinada (RNCc) obtiene una mejor exactitud diagnóstica que los evaluadores humanos principiantes o intermedios, pero su rendimiento fue menor que el de los evaluadores humanos expertos en el diagnóstico del cáncer de piel no pigmentado.

Por qué es importante

  • Son resultados prometedores para las RNCc, que ya se han usado con éxito para el diagnóstico de las lesiones pigmentadas.

Resultados clave

  • En total, las RNCc entrenadas alcanzaron unas mayores exactitud diagnóstica (área bajo la curva [ABC]: 0,742 frente a 0,695; P 
  • El ABC fue 0,749 frente a 0,655 (P 
  • El ABC fue 0,735 frente a 0,690 (P = 0,02) para los evaluadores intermedios.
  • El ABC fue 0,733 frente a 0,741 (P = 0,62) para los evaluadores expertos.
  • Las RNCc entrenadas alcanzaron una tasa superior de diagnósticos específicos correctos en comparación con todos los evaluadores humanos (37,6 % frente al 33,5 %; P = 0,001), pero no cuando se compararon específicamente con los evaluadores humanos expertos (37,3 % frente al 40,0 %; P = 0,18).
  • En el caso del melanoma amelanótico primario, las RNCc alcanzaron una menor sensibilidad (52,3 %) que los evaluadores principiantes (59,8 %), los evaluadores intermedios (67,8 %) y los evaluadores expertos (78,5 %).
  • Diseño del estudio

    • Se analizaron 2072 casos desconocidos mediante las RNCc y 95 evaluadores humanos para comparar el rendimiento diagnóstico.
    • Se clasificó a los evaluadores humanos como principiantes ( 10 años).
    • Financiación: no se reveló ninguna.

    Limitaciones

    • El marco experimental puede tener una aplicabilidad limitada en la práctica clínica.