La inteligencia artificial (IA) ha llegado al mundo de la medicina con la promesa de avances revolucionarios en el diagnóstico de enfermedades como el cáncer. El Servicio Vasco de Salud, Osakidetza, no ha querido quedarse atrás y trabaja para incluir en sus centros de salud y hospitales públicos la herramienta Quantus Skin para diagnosticar el riesgo de desarrollar cáncer de piel. El sistema, sin embargo, tiene fallos que pueden resultar mortales: una investigación periodística realizada por Civio ha revelado que su algoritmo ignora uno de cada tres cánceres de piel, especialmente en personas de tez oscura.
La urgencia en el diagnóstico del melanoma, el cáncer de piel más letal, ha impulsado al Servicio Vasco de Salud (Osakidetza) a apostar por la inteligencia artificial. El objetivo es que médicos de familia puedan enviar imágenes de lesiones sospechosas a dermatología junto con una probabilidad automatizada de malignidad, calculada por Quantus Skin, para priorizar la atención de los casos más graves. En 2022, Osakidetza adjudicó un contrato de casi 1,6 millones de euros a Transmural Biotech para implementar algoritmos de inteligencia artificial en imagen médica, exigiendo una sensibilidad y especificidad mínima del 85%. La empresa, derivada de la Universitat de Barcelona y del Hospital Clínic, pertenece a la aseguradora privada Asisa.
Pero sus sistemas no alcanzan tales porcentajes de éxito: un estudio realizado por dermatólogos del Hospital Ramón y Cajal de Madrid y profesores de la Universidad Complutense reveló que su algoritmo pasa por alto uno de cada tres melanomas, con una sensibilidad del 69% y una especificidad del 80,2%. Esto significa que deja escapar el 31% de los casos reales de melanoma y genera un 19,8% de falsos positivos, derivando innecesariamente a casi una quinta parte de los pacientes.
El director general de Transmural Biotech, David Fernández Rodríguez, atribuye los malos resultados a deficiencias en la toma de imágenes, señalando que los médicos de atención primaria no están suficientemente formados para capturarlas correctamente. Sin embargo, en el estudio participaron dermatólogos expertos en fotografiar lesiones sospechosas. Fernández Rodríguez sostiene que la fiabilidad mejoró tras ajustar el recorte de las imágenes, aunque reconoce que el sistema “funcionaba bastante peor” de lo esperado.
Pero los especialistas consultados por Civio critican de forma tajante la herramienta Quantus Skin. Para el doctor Josep Malvehy Guilera, director de la Unidad de Cáncer cutáneo del Hospital Clínic de Barcelona, una sensibilidad del 70% “es muy malo” en el cáncer de piel. "Si tú le das esto a alguien para que haga una foto, te diga si puede ser un melanoma y se equivoca en uno de cada tres, no es adecuado para un cribado de cáncer de piel en un entorno de primaria, tienes que pedirle más“, advierte el experto preguntado por Civio.
No solo ignora uno de cada tres cánceres, también confunde uno de cada cinco lunares benignos con melanoma, lo que supondría derivar innecesariamente a casi el 20% de las personas atendidas, saturando aún más las listas de espera.
Ignora las pieles oscuras
Quantus Skin ha sido desarrollado, además, con un sesgo racial importante. Según Civio, el conjunto de datos con el que se alimentó su algoritmo solo incluía imágenes de varones y mujeres caucásicas. El director de Transmural Biotech justificó que la herramienta se utilizaría solo en el País Vasco, región mayoritariamente blanca. Pero a principios de 2025, la comunidad contaba con 316.942 personas de origen extranjero, según datos del Observatorio Vasco de Inmigración Ikuspegi. Más de 60.000 procedían del Magreb y del África subsahariana y cerca de 164.000 personas venían de Latinoamérica.
“Pese a la falta de entrenamiento en pieles más oscuras, el Gobierno vasco señala que no es necesario ‘implantar’ ninguna medida ‘para promover la igualdad y la no discriminación’”, afirman desde Civio. Esta falta de entrenamiento con pieles oscuras supone un peligro para los pacientes. En un caso similar, se descubrió que el algoritmo Skin Image Search, de la compañía sueca First Derm, reducía su precisión del 70% al 17% con personas de piel oscura, al haber sido creado solo con imágenes de personas blancas.
“Aunque el melanoma sea un cáncer mucho más frecuente en personas blancas, las personas con piel oscura tienen una supervivencia global bastante más baja”, advierten desde Civio. La doctora Nuria Ribelles Entrena, portavoz de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), insiste en que los datos de entrenamiento deben representar a toda la población donde se aplicará el algoritmo. Si solo se entrena con un grupo, será eficaz solo en ese grupo. Los sesgos de edad son especialmente problemáticos en pediatría, donde los niños presentan fisiología y patologías distintas a los adultos.
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