Сможет ли смартфон заменить визит к дерматологу?

Ранняя диагностика злокачественных новообразований кожи имеет огромное влияние на исход заболевания. Пятилетняя выживаемость пациентов со злокачественной меланомой, выявленной на ранней стадии, составляет 97%, на поздней стадии — 14%. Иногда пациенты откладывают визит к врачу, например по причине страха, большого расстояния до ближайшей поликлиники, нехватки времени или денег. В подобных случаях диагностика заболевания с помощью смартфона может стать незаменимой.

Диагностика злокачественных поражений кожи начинается с визуального осмотра. Дерматолог рассматривает подозрительное новообразование невооруженным глазом или с использованием дерматоскопа — ручного микроскопа с небольшим увеличением. Если у дерматолога возникают подозрения, что новообразование является злокачественным, пациенту необходимо провести биопсию.

Себастьян Тран (Sebastian Thrun), доцент Лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета (Stanford Artificial Intelligence Laboratory), США, и его коллеги предположили, что искусственный интеллект может справиться с этой задачей не хуже дерматолога. Для создания алгоритма распознавания злокачественных новообразований кожи они использовали технологию глубинного изучения, суть которой заключается в том, что компьютер обучен выяснять проблему, а не запрограммирован просто давать ответ. Созданный учеными алгоритм способен самостоятельно обучаться на основании полученной информации.

За основу ученые взяли алгоритм, разработанный корпорацией «Google», который способен идентифицировать 1,28 млн изображений, относящихся к 1 тыс. категорий. Исследователи заявили, что если он способен отличить кошек от собак, то его можно обучить отличать злокачественную карциному от себорейного кератоза.

Исследователи вынуждены были создать собственную базу изображений кожных поражений. Фотографии были собраны в сети Интернет. В сотрудничестве с дерматологами Стэнфордского университета (Stanford University), США, а также с Хелен М. Блау (Helen M. Blau), профессором микробиологии и иммунологии, исследователи упорядочили полученную информацию. В результате была создана база данных, содержащая 130 тыс. изображений, на которых представлено около 2 тыс. заболеваний. К каждому изображению прикрепили ярлык с названием патологии и использовали их для обучения компьютерного алгоритма распознавать поражения кожи.

В проверке работы алгоритма принял участие 21 дерматолог. Для определения успешности постановки диагнозов дерматологи использовали 370 фотографий новообразований кожи, среди которых были представлены злокачественная карцинома и злокачественная меланома, подтвержденные результатами биопсии.

Далее ученые оценили способность компьютерного алгоритма правильно распознавать злокачественные новообразования и отличать их от доброкачественных. С этой целью перед алгоритмом ставили 3 задачи: классифицировать злокачественные перерождения кератиноцитов, классифицировать меланомы, которые можно рассмотреть невооруженным глазом и с использованием дерматоскопа. Начиная с первого теста, алгоритм работал с поразительной точностью.

Исследование показало, что в диагностировании злокачественных образований компьютерный алгоритм не уступал в успешности квалифицированным дерматологам. При этом чувствительность алгоритма можно было регулировать, что являлось его дополнительным преимуществом.

В ближайшем будущем исследователи планируют создать версию алгоритма, совместимую со смартфонами, и в случае успешного тестирования в клинических условиях это изобретение станет доступным для многих.

Достижения в области компьютерной классификации доброкачественных и злокачественных кожных поражений в значительной степени могут помочь дерматологам в усовершенствовании диагностирования спорных новообразований.

Бажаєте завжди бути в курсі останніх новин фармацевтичної галузі?
Тоді підписуйтесь на «Щотижневик АПТЕКА» в соціальних мережах!