InvestigaciónAplicaciones 🇺🇸 27.07.2026 11:05

La IA ayuda a los usuarios a entender las enfermedades de la piel: nueva investigación de Google

Google/DeepMindGoogle/DeepMind
Google Research presentó los resultados de un estudio que muestra cómo las herramientas de inteligencia artificial ayudan a las personas sin formación médica a comprender mejor las enfermedades de la piel. En una gran encuesta y estudio de campo con pacientes reales, la IA mejoró significativamente la precisión para identificar el nombre de la afección, pero surgieron dificultades para elegir las acciones posteriores. Los investigadores enfatizan la importancia de un enfoque centrado en el ser humano al desarrollar este tipo de herramientas.
Los investigadores de Google Rory Sayres y Yun Liu publicaron datos sobre cómo las herramientas de inteligencia artificial pueden ayudar a las personas comunes en dermatología. En un gran estudio cuantitativo publicado en JAMA Dermatology, 2345 participantes vieron casos de afecciones cutáneas anonimizadas. Aquellos que usaron un asistente de inteligencia artificial intentaron nombrar la afección en el 62% de las ocasiones (frente al 41% en el grupo de control), y su precisión fue casi tres veces mayor (23% frente al 8%). En un entorno de Wizard of Oz (inteligencia artificial perfecta simulada), la precisión alcanzó el 36%. Sin embargo, la precisión al elegir los siguientes pasos (por ejemplo, remedios caseros o acudir al médico) solo aumentó ligeramente. En otro estudio realizado conjuntamente con la Universidad de Stanford y el Santa Clara Family Health Plan, 110 participantes con problemas cutáneos reales utilizaron una aplicación impulsada por inteligencia artificial en cuatro idiomas. El uso de la inteligencia artificial mejoró la capacidad de nombrar la afección en un 260%, aunque la precisión general siguió siendo baja. Los médicos señalaron que las predicciones de la inteligencia artificial coincidían con sus evaluaciones en el 86% de los casos, y la aplicación se consideró una herramienta útil en el 92% de los casos. Los investigadores enfatizan que, para mejorar estas herramientas, es necesario agregar más imágenes de entrenamiento con diferentes tonos de piel, niveles de gravedad y partes del cuerpo, junto con información más personalizada sobre los siguientes pasos.
Fuente: Google Research — original
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