Es un innovador método, diseñado por el grupo de investigación Aprendizaje y Redes Neuronales Artificiales (AYRNA) y es más preciso que las clasificaciones tradicionales ya que se ha basado en algoritmos que aprenden de los datos basándose en técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia computacional.

"Los datos los podemos clasificar de diferentes maneras, como, por ejemplo, de forma binaria. Sería la forma en la que ordenamos a las personas de manera general: o son de hombres o son mujeres", ha explicado César Hervás, director del equipo científico que ha elaborado este trabajo, cuyos resultados publica la revista 'IEEE Transactions on Medical Imaging'.

Con este nuevo método se pueden diferenciar los datos de una manera básica pero hay otras más complejas.

En este estudio han colaborado las universidades de Sevilla y Loyola Andalucía y la dermatoscopia ofrece la ventaja de que es una técnica no invasiva, ya que permite examinar mejor las lesiones por debajo de la superficie cutánea amplificando 'in vivo' la imagen sospechosa.

Así, con los datos extraídos de estas imágenes (información sobre variaciones de color, textura, borde), el sistema tipifica la lesión de la piel del paciente como benigna o maligna y, en el segundo caso, también identifica en qué etapa se encuentra el desarrollo del tumor.

"De esta manera, el médico puede identificar el avance de la enfermedad y establecer un tratamiento más dirigido a partir de una prueba no invasiva", reconoce Hervás.