29.05.2018

Искусственный интеллект превзошел дерматологов в диагностике меланомы

Австралийские исследователи сообщили: алгоритм на основе сверточных нейронных сетей справился с диагностикой меланомы лучше, чем большинство опытных дерматологов, принимавших участие в эксперименте. Программа смогла безошибочно выявить меланому в 95% случаев, а люди — менее чем в 90%. Исследование опубликовано в журнале Annals of Oncology.

Основной способ диагностики меланомы — дерматоскопия, осмотр темных образований на коже с помощью лупы. Отличить злокачественную опухоль от обычной родинки (невуса) позволяют характерные черты: асимметричность пятна, неоднородность цвета, неровные края. Алгоритм обучался распознавать опухоли, используя базу данных из ста тысяч фотографий различных образований на коже — как злокачественных, так и не опасных для здоровья.

Затем программу протестировали на другой, незнакомой базе данных из 300 фотографий. Сто из них предложили просмотреть 58 практикующим дерматологам из 17 стран. 29% врачей только начинали практику, они работали по специальности не более двух лет, 19% практиковали от двух до пяти лет. 52% участников эксперимента имели более пяти лет опыта.

На первом этапе эксперимента врачи и программа выявляли меланому только на основе фотографий. Люди успешно диагностировали рак в 86,6% случаев, искусственный интеллект — в 95%. Безобидные родинки, не требующие лечения, программа и люди выявляли одинаково часто — примерно в 71% случаев. На втором этапе, спустя четыре недели, дерматологи получили подробные данные о пациентах, в том числе их возраст, пол и участок тела, где расположено подозрительное новообразование. После этого они смогли распознать 88,9% случаев меланомы. Опытные врачи справлялись с диагностикой лучше, чем начинающие, однако в среднем хуже, чем искусственный интеллект.

Авторы работы подчеркивают: программы не заменят опытных врачей, но могут стать эффективным и точным инструментом диагностики злокачественных опухолей. Меланома — широко распространенное заболевание, в 2015 году ею страдали более трех миллионов человек по всему миру.

Наталья Пелезнева

Источники:

1. naked-science.ru