Google usará IA para detectar problemas cutáneos

Cada año en Google se realizan casi 10,000 millones de búsquedas relacionadas con problemas de la piel, uñas y cabello. Además, se estima que en todo el mundo hay 2,000 millones de personas que padecen problemas dermatológicos, pero hay una escasez global de especialistas.

Es por eso que Google ha combinado los avances de IA en diagnóstico de enfermedades con las tecnologías móviles. Así ha creado una solución que ayuda a las personas a mantenerse mejor informadas sobre su salud.

El asistente dermatológico está basado en las mismas técnicas que detectan la enfermedad ocular diabética o el cáncer de pulmón en las tomografías computarizadas. La tecnología también está pensada para que el usuario de un dispositivo móvil pueda saber qué está sucediendo con su piel, cabello y uñas.

“Nuestra herramienta de asistencia dermatológica con IA es una aplicación basada en web. Hace más fácil descubrir qué podría estar pasando con la piel del usuario. Esperamos lanzarla como piloto a finales de este año”, explican Peggy Bui, gerente de Producto de Google Health, y Yuan Liu, jefe técnico.

Bastará con que el usuario tome con su Smartphone tres imágenes de la piel, cabello o uñas desde diferentes ángulos. Después deberá responder algunas preguntas sobre tipo de piel, persistencia del problema y otros síntomas. La información ayudará a la herramienta a identificar las posibles afecciones.

Finalmente, la IA analiza la información con base en 288 condiciones. Luego proporciona al usuario una lista de posibles afecciones, mismas que puede investigar a fondo. La herramienta le mostrará información revisada por dermatólogos y las respuestas a preguntas frecuentes, junto con imágenes.

Este asistente dermatológico no está diseñado para hacer un diagnóstico porque muchos de los problemas cutáneos requieren de una revisión médica. Lo que se busca es que el usuario tome decisiones para su tratamiento a partir de información autorizada.

Para construir los resultados, la herramienta considera factores como edad, sexo, raza y tipos de piel, desde la tez pálida hasta la morena.

El asistente dermatológico llevó tres años de investigación y desarrollo de productos en machine learning. Algunos avances ya se han publicado en Nature Medicine y JAMA Network Open, además de que la FDA ya ha evaluado la herramienta.