Skin cancer

Исследование показало, что искусственный интеллект перехитрил врачей при обнаружении рака кожи

Согласно исследованию, проведенному во вторник, система искусственного интеллекта (ИИ) обнаруживает рак кожи более точно, чем группа опытных дерматологов из 17 стран мира. Читайте также: клеточная «смерть от железа» может стать новым многообещающим средством лечения рака

В ходе эксперимента группа исследователей из Германии, Франции и США обучила форму искусственного интеллекта или машинного обучения, известную как сверточная нейронная сеть с глубоким обучением (CNN), для выявления рака кожи, показывая ему более 100000 изображений злокачественных меланом – самая смертельная форма рака кожи – а также безобидные родинки. Читать: Читайте также о 10 основных факторах риска рака кожи – Может ли ИИ помочь лучше предсказать риск рака ротовой полости? Так считают британские ученые

Результаты, опубликованные в журнале Annals of Oncology, показали, что когда его эффективность сравнивалась с показателями 58 международных дерматологов, CNN пропустил меньше меланом и ошибочно диагностировал доброкачественные родинки реже как злокачественные, чем группа дерматологов. Читайте также – Витамин B3 может защитить от рака кожи, вызванного УФ-излучением; исследование

«CNN работает как мозг ребенка. Чтобы обучить его, мы показали CNN более 100 000 изображений злокачественных и доброкачественных опухолей кожи и родинок и указали диагноз для каждого изображения », – сказал первый автор исследования профессор Хольгер Хенссле из Гейдельбергского университета в Германии.

«Использовались только дерматоскопические изображения, то есть очаги поражения, которые были отображены с 10-кратным увеличением. С каждым тренировочным изображением CNN улучшала свою способность различать доброкачественные и злокачественные образования », – добавил Хенссл. Также читать: Может ли загар вызвать рак кожи? CNN – это искусственная нейронная сеть, вдохновленная биологическими процессами, которые работают, когда нервные клетки (нейроны) в головном мозге соединяются друг с другом и реагируют на то, что видит глаз.

CNN способна быстро учиться на изображениях, которые она «видит», и учиться на том, чему она научилась, для повышения своей производительности – процесс, известный как машинное обучение.

«Эти результаты показывают, что сверточные нейронные сети с глубоким обучением способны превосходить дерматологов, в том числе хорошо подготовленных экспертов, в задаче обнаружения меланом», – сказал Хенссл.

Заболеваемость злокачественной меланомой увеличивается, ежегодно во всем мире регистрируется 232 000 новых случаев заболевания и около 55 500 случаев смерти от этой болезни.

Его можно вылечить, если его выявить на ранней стадии, но многие случаи диагностируются только тогда, когда рак находится на более поздней стадии и его сложнее лечить. «Этот CNN может помочь врачам, участвующим в обследовании на рак кожи, принять решение о том, проводить биопсию поражения или нет», – сказал Хенссл.

Источник: IANSИсточник изображения: Shutterstock

Опубликовано: 30 мая 2018 г., 10:11