Медики научили искусственный интеллект отличать рак кожи от родинок

отметили
45
человек
в архиве
Медики научили искусственный интеллект отличать рак кожи от родинок
Американские биологи и программисты создали систему искусственного интеллекта, которая умеет почти безошибочно отличать безобидные родинки от крайне опасных опухолей рака кожи, что поможет спасти тысячи жизней людей на первых стадиях его развития, говорится в статье, опубликованной в журналеNature.

Рак кожи сегодня является самым распространенным типом злокачественных опухолей среди жителей США, и число его жертв стремительно растет, увеличиваясь из года в год примерно на 4%, достигнув отметки в 5,5 миллиона жертв в прошлом году. Агрессивные формы меланомы быстро распространяются по организму, почти не оставляя шансов иммунитету и медикам на его спасение – лишь 14% пациентов спасается от рака на его последних стадиях развития.

Как рассказывает Андре Эстева (Andre Esteva) из Стэнфордского университета (США), одной из главных причин смертоносности меланом является то, что их, несмотря на их очевидную заметность для человека, крайне сложно отличить от обычных родинок, являющихся доброкачественными опухолями кожной ткани.
Проблема усугубляется тем, что на теле человека фактически постоянно появляются новые родинки и исчезают старые пигментные пятна. Поэтому часто возникают ситуации, когда человек обращается за помощью к дерматологу, а он сообщает пациенту, что жизнь его может в скором времени оборваться.

Эстева и его коллеги придумали, как можно решить эту проблему при помощи смартфонов и компьютеров, создав систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок и помогает пациенту самостоятельно определить, является ли это пятно меланомой или доброкачественным образованием.
Для создания такого ИИ ученые использовали так называемые «глубинные» сверточные нейронные сети, состоящие из нескольких десятков слоев, каждый из которых анализирует результаты работы своего «верхнего» соседа. Как признают ученые, они просто взяли готовую систему распознавания изображений Inception v3, созданную программистами Google, удалили ее верхний слой и переориентировали ее на распознавание родинок, а не лиц людей или объектов.
Эта система ИИ прошла через рекордно долгое обучение с участием человека – авторы статьи продемонстрировали ей более 125 тысяч фотографий родинок и меланом, на которых было изображено около двух тысяч различных болезней кожи и форм рака. До этого, как рассказывают авторы статьи, обучение проводилось на наборах снимков, содержавших в себе лишь несколько тысяч изображений.

После того, как программа научилась распознавать их и присваивать им правильные категории, ученые пропустили ее через «медэкзамен», заставив ее опознать болезни на наборе незнакомых ей фотографий реальных больных и сравнив полученные диагнозы с теми, которые ставили 21 ведущий дерматолог США.

Как оказалось, программа не только достаточно неплохо справлялась с диагностикой меланомы, но и выступала в этом «медицинском соревновании» лучше, чем это делали сами врачи, корректно определяя наличие рака в 72% случаев, тогда как люди в среднем верно отличали родинки от рака лишь на 66% фотографий. Соответственно, установка такой программы на смартфон или планшет позволит любому желающему пройти диагностику на наличие рака кожи с тем же качеством, какое предоставляют лучшие врачи в США. Схожим образом, как считают ученые, ИИ можно «натаскать» на определении других болезней и проблем, выражающихся в изменении облика человека.
Несмотря на такой успех, врачи-дерматологи, опрошенные Nature, скептически отнеслись к возможности того, что системы ИИ смогут занять кресло дерматолога и полностью заменить его. По их мнению, программа будет плохо справляться с определением некоторых редких типов карцином, а также не будет видеть «невидимые» меланомы, не окрашенные в черный или коричневый цвет по каким-то генетическими причинам.
Добавил Имя_Фамилия Имя_Фамилия 26 Января
Комментарии участников:
Ни одного комментария пока не добавлено


Войдите или станьте участником, чтобы комментировать