El nuevo método de fusión de datos clasifica las lesiones cutáneas con mayor precisión que los algoritmos anteriores

Los dermatólogos suelen clasificar las lesiones cutáneas en función de múltiples fuentes de datos. Los algoritmos que fusionan la información pueden respaldar esta clasificación. Un equipo de investigación internacional ha desarrollado ahora un algoritmo que clasifica las lesiones cutáneas con mayor precisión que los algoritmos anteriores mediante el uso de un proceso de fusión de datos mejorado.Muchas personas en todo el mundo sufren de enfermedades de la piel. Para el diagnóstico, los médicos suelen combinar múltiples fuentes de información. Estos incluyen, por ejemplo, imágenes clínicas, imágenes microscópicas y metadatos como la edad y el sexo del paciente. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden respaldar la clasificación de las lesiones cutáneas al fusionar toda la información y evaluarla. Ya se están desarrollando varios algoritmos de este tipo. Sin embargo, para aplicar estos algoritmos de aprendizaje en la clínica, deben mejorarse aún más para lograr una mayor precisión diagnóstica.