La dermatología se encuentra frente a un cambio tecnológico impulsado por inteligencia artificial (IA). En Mayo Clinic Jacksonville, la doctora Alison Bruce participa en el diseño de una herramienta digital destinada a optimizar pruebas del parche, utilizadas para diagnosticar dermatitis de contacto. El método tradicional requiere múltiples visitas médicas, con parches aplicados sobre la piel y revisiones periódicas.
Así, la especialista explicó las reacciones frecuentes en estos casos: "Eso ocurre cuando una sustancia entra en contacto con la piel y provoca una reacción". Entre los agentes involucrados mencionó hiedra venenosa, joyas, fragancias y lociones. Los síntomas incluyen enrojecimiento, descamación, picazón e inflamación, llegando en algunos casos a grietas visibles.
Bruce detalló el objetivo de la nueva tecnología: "Estamos trabajando en una herramienta de IA para ayudar con las pruebas de alergia cutánea porque, actualmente, si usted o su médico tienen alguna sospecha de dermatitis de contacto alérgica, la manera de diagnosticarla es a través de la prueba del parche". La innovación busca permitir que pacientes apliquen parches desde casa, retiren el material en el momento indicado y registren imágenes con teléfonos móviles. Estas fotografías serían evaluadas por un sistema algorítmico para orientar al médico en la interpretación.
Durante la descripción del procedimiento, la dermatóloga ejemplificó cómo funcionaría la IA al analizar imágenes. "Sí, hay una reacción roja que corresponde al níquel; por lo tanto, usted es alérgico al níquel", señaló. Con este tipo de resultados, el sistema pretende reducir consultas presenciales y simplificar la confirmación diagnóstica.
Mientras Mayo Clinic desarrolla la aplicación clínica, una revisión publicada en JMIR Dermatology examina diversos modelos algorítmicos utilizados en pruebas cutáneas. El análisis identificó tasas de precisión entre 90.1 % y 99.5 % en estudios con redes neuronales convolucionales (CNN), además de otros enfoques basados en Gradient Boosting y Random Forest. Sin embargo, el artículo también advierte sobre limitaciones técnicas, como tamaños reducidos de muestra, escasa diversidad en imágenes y protocolos poco uniformes.
Los autores de la revisión resaltaron que la falta de estandarización podría afectar la validez de los resultados cuando se apliquen en entornos clínicos reales. Al comparar avances teóricos con iniciativas prácticas, el panorama sugiere una convergencia de intereses: por un lado, proyectos académicos buscan afinar modelos con mayor precisión; por otro, hospitales como Mayo Clinic experimentan con aplicaciones orientadas al paciente.
El reto principal se centra en determinar hasta dónde la inteligencia artificial en dermatología puede asumir funciones tradicionalmente reservadas al especialista. Las pruebas del parche requieren observación detallada de variaciones cutáneas, y la fiabilidad de los algoritmos dependerá de su capacidad para replicar esa observación. Tanto los estudios revisados en la literatura como el caso de Mayo Clinic abren un debate sobre la frontera entre asistencia digital y juicio clínico directo.
Finalmente, el escenario en construcción refleja un interés global por incorporar IA en dermatología, no solo en áreas oncológicas o de análisis de imágenes complejas, sino también en procedimientos de rutina. La combinación entre precisión reportada en publicaciones científicas y herramientas diseñadas para uso doméstico sitúa a la disciplina en una etapa de transición, donde la interacción entre médico, paciente y algoritmo se convierte en un punto central de investigación y desarrollo. (Notipress)
