Autores: Ares Rodríguez, Miguel, Burgos Fernández, Francisco Javier, Espinar Martínez, Daniel, Malvehy Guilera, José, Pellacani, Giovanni, Puig, Susana, Rey Barroso, Laura, Royo Royo, Santiago, Sicília Armengol, Natàlia, Vilaseca Ricart, Meritxell
Publicado: 1 de enero de 2019
En un estudio de precisión diagnóstica realizado en 608 lesiones cutáneas medidas con un escáner de proyección de franjas 3D en dos hospitales europeos, se encontraron diferencias morfológicas significativas entre los melanomas (n = 60) y los nevos benignos (n = 81), con un valor de p < 0,001 para múltiples parámetros de superficie, como la relación área-perímetro y la relación volumen-perímetro. Un clasificador de aprendizaje automático supervisado que utiliza estas características morfológicas en 3D logró una sensibilidad del 80,0 % y una especificidad del 76,7 % para distinguir los melanomas de los nevos. La población del estudio incluyó 194 lesiones analizables: el 42 % eran nevos benignos, el 31 %, melanomas; el 9 %, carcinomas de células basales; el 9 %, lesiones benignas no névicas; el 6 %, queratosis seborreica y el 3 %, carcinomas de células escamosas.
