El cáncer oral continúa siendo un desafío clínico importante, en gran parte debido a su diagnóstico tardío, pese a la accesibilidad de la cavidad bucal a la exploración rutinaria. Para abordar esta limitación, investigadores liderados por Rebecca Richards-Kortum (Universidad Rice, EE. UU.) han desarrollado el sistema mDOC (mobile Detection of Oral Cancer), una herramienta de bajo coste que emplea la cámara de un smartphone para facilitar la detección temprana del cáncer oral en entornos odontológicos.
El dispositivo integra imágenes de luz blanca y autofluorescencia, analizadas mediante un algoritmo de aprendizaje profundo que combina información visual con factores de riesgo del paciente (edad, tabaquismo, localización anatómica). De este modo, emite una recomendación de derivación (“referir” o “no referir”) para evaluación oncológica.
En un estudio con 50 pacientes en dos clínicas comunitarias de Houston, el modelo alcanzó un AUC-ROC de 0,778, con 60 % de sensibilidad y 88 % de especificidad, superando el rendimiento de los profesionales dentales que participaron (0 % de sensibilidad). Aunque aún presenta falsos positivos, el sistema mostró gran potencial para incorporarse en flujos clínicos convencionales, con un tiempo medio de captura de imágenes de solo 3,5 minutos.
Este avance podría transformar la práctica preventiva en odontología, ofreciendo a las clínicas una herramienta accesible, rápida y precisa para la identificación temprana de lesiones potencialmente malignas, especialmente en regiones con acceso limitado a especialistas.
Referencia:
Mitbander R., Richards-Kortum R., Optimization of a mobile imaging system to aid in evaluating patients with oral lesions in a dental care setting, Biophotonics Discovery 2(4):042307 (2025). doi:10.1117/1.BIOS.2.4.042307 https://www.eurekalert.org/news-releases/1102240
