The use of artificial intelligence in the diagnosis of melanoma

Trabalho Final do Mestrado Integrado em Medicina apresentado à Faculdade de MedicinaO melanoma cutâneo é uma neoplasia maligna que nas últimas décadas tem adquirido de modo crescente um papel preponderante na saúde pública global, devido ao aumento na sua incidência e ao facto de apresentar a maior taxa de mortalidade no que toca a cancro da pele.A sua deteção e diagnóstico precoces contribuem de modo decisivo para a melhoria do prognóstico.A avaliação histopatológica é a técnica padrão para o diagnóstico, existindo outras técnicas que aumentam a acuidade do exame clínico e contribuem para a precocidade do diagnóstico, como a dermatoscopia (a mais utilizada) ou a microscopia confocal de reflectância.Contudo, qualquer um destes procedimentos é sempre muito dependente da experiência e treino do médico que a utiliza.Assim, existe atualmente uma procura incessante de métodos que aumentem a acuidade diagnóstica do melanoma cutâneo.Tendo em conta que a dermatologia é uma área da medicina muito visual e com inúmeros registos fotográficos, possuindo grandes bases de dados com imagens clínicas que podem ser utilizadas e interpretadas, existe um enorme potencial para implementação de sistemas de inteligência artificial no diagnóstico.Na verdade, recentemente têm sido realizados muitos estudos que visam explorar as capacidades da inteligência artificial no despiste e análise de lesões cutâneas, com o intuito de auxiliar os médicos dermatologistas a tornar o seu diagnóstico mais preciso, independentemente do seu conhecimento clínico.Neste âmbito, o que se tem destacado mais e com resultados mais promissores são as redes neurais convolucionais. Estas, segundo dados de investigações realizadas, são capazes de identificar e classificar o melanoma cutâneo com um nível de competência superior ao de médicos dermatologistas.Com o desenvolvimento da inteligência artificial existe algum receio que a mesma possa vir a substituir o médico dermatologista. Contudo, foi evidenciado que a combinação de inteligência artificial e humana é capaz de obter resultados diagnósticos superiores aos obtidos individualmente quer pelos médicos quer pela rede neural convolucional, pelo que este tipo de tecnologia pode vir a ter um papel relevante, não na substituição do dermatologista, mas sim na coadjuvação para realçar e aperfeiçoar o seu trabalho.Por outra perspetiva, apesar de a inteligência artificial, e neste caso mais especificamente as redes neurais convolucionais, demonstrarem um imenso potencial que pode revolucionar a dermatologia, nomeadamente no diagnóstico de melanoma, levantam ainda problemas éticos e logísticos para que possam ser incluídos na prática clínica diária.Cutaneous melanoma is a malignant tumour that in the last decades has obtained a preponderant role in the global public health. This is due to the rise in its incidence and because it presents the biggest mortality rate referring to skin cancer.Its early detection and diagnosis contribute decisively for the improvement of the prognosis.Histopathological evaluation is the diagnostic gold standard. Still, there are other techniques that increase the acuity of the clinic exam and help early diagnosis, such as dermatoscopy (the most used) and reflectance confocal microscopy.Nevertheless, all these procedures are very dependent on the doctors’ experience and training.Therefore, there is currently a ceaseless search of methods to increase the cutaneous melanomas’ diagnostic acuity.Dermatology is a very visual medical area with countless photographic registry and great databases with clinical images that can be used and construed. The aforementioned shows a boundless potential to implement artificial intelligence systems in diagnosis.There have been many studies recently conducted that aim to explore the capabilities of artificial intelligence in the screening of skin lesions. This has the purpose of helping the dermatologists to make a more accurate diagnosis, regardless of their clinical knowledge.In this context, convolutional neural networks have stood out with the most promising results. According to data from performed investigations, these are capable of identify and classify a cutaneous melanoma with a higher level of competence than dermatologists.With the development of artificial intelligence, there is some fear that it could replace the dermatologist. However, it has been proven that the artificial and human intelligence combined can obtain better diagnostic outcomes than the ones obtained individually by doctors or by convolutional neural networks. This shows that this type of technology can come to have a relevant role, not in the replacement of the dermatologist, but by helping him to ameliorate and highlight his work.On another perspective, despite the vast potential of artificial intelligence to revolutionize dermatology, more specifically by convolutional neural networks, there is still ethical and logistical problems for it to be included in the daily clinical practice