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Basurto y Cruces estudian un software que detecta cáncer de piel desde el móvil

La empresa Legit Health es la responsable de esta innovación que permitirá diagnosticar problemas cutáneos de forma telemática a través de una fotografía.
Hospital de Cruces de Bilbao
Hospital de Cruces de Bilbao. Foto: EFE.

El Hospital Universitario de Cruces y el Hospital Universitario de Basurto han dado comienzo a un estudio de validación clínica de un software de inteligencia artificial capaz de detectar cáncer de piel desde el móvil con tan sólo una fotografía.

La empresa emergente (startup) de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) especializada en inteligencia artificial para la salud, Legit Health, premiada en el programa EIT Health de la Unión Europea, es la responsable de esta innovación que permitirá diagnosticar problemas cutáneos de forma telemática.

Esta inteligencia artificial permite detectar la presencia de una patología cutánea y cuantificar su progreso a lo largo del tiempo “con gran precisión”, según han señalado los promotores, lo que permite a los médicos “asegurar una atención telemática y una rápida detección de problemas graves”.

Adicionalmente, Legit analiza las fotografías y asegura que la imagen que el paciente se saca desde casa cumple con los criterios que permiten al médico realizar un diagnóstico a través de las fotografías.

La promotora del proyecto Andy Aguilar Robles, ha destacado que "Legit Health permite evaluar la efectividad de un tratamiento” y que "posibilita saber si una lesión ha decrecido milímetros de un día a otro, algo muy difícil para el ojo humano”.

Los resultados preliminares muestran que esta inteligencia artificial tiene una sensibilidad del 92 % en la detección de melanoma.

Además del melanoma, la inteligencia artificial de Legit diagnóstica 7 patologías cutáneas con gran precisión: acné, psoriasis, dermatitis, rosácea, keratosis, basal cell carcinoma y melanoma.

Este equipo está trabajando en otras 95 patologías cutáneas adicionales, con el objetivo de ayudar a los dermatólogos a diagnosticar telemáticamente estas acepciones.

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