Mesterséges intelligenciával azonosítható a bőrrák
A Harvard és az MIT tudósai kifejlesztettek egy olyan speciális algoritmust, ami képes detektálni a melanóma korai fázisát a bőrön, ezáltal megelőzhető a bőrrák elburjánzása.
Az okostelefonokban rejlő lehetőségeket már közel egy évtizede vizsgálják kutatók, 2011-ben például egy iPhone-applikációt alkottak meg, amely a készülék kamerája segítségével felfedezte a szokatlan kiütéseket és foltokat a bőrön, míg 2017-ben az AI dermatológusok pontosságával találta meg a bőrrákos elváltozásokat.
A Harvard és az MIT új módszere hasonlít a korábbi eljárásokra, bár sokkal pontosabb, hiszen az algoritmust arra tanították, hogy speciális kritériumok alapján mérje fel a melanóma veszélyét – olvasható a Wyss Institute weboldalán.
A kutatók az úgynevezett „csúnya kacsa” (ugly duckling) technikát választották, ami azon a koncepción alapul, hogy egy adott személyen található kiütések hasonlítanak egymásra, míg az eltérő színnel rendelkezőket „csúnya kacsákként” jelölték meg, amelyek a bőrrák figyelmeztető jelei lehetnek.
A mesterséges intelligencia fejlesztési folyamata során több mint 33 ezer nagy felbontású fényképet tápláltak a rendszerbe, melyeket egészséges és rákos páciensek felső testéről készítettek kezelőorvosaik.
A felvételeken található ártalmatlan és gyanús foltokat dermatológusok hitelesítették, így a léziókat el tudták különíteni egymástól, ezáltal az AI-t arra ösztönözhették, hogy kiderítse, melyik kiütés jelenthet veszélyt a betegekre.
A kutatócsapat ezután 3D-s térképeket készített a léziókról, majd különféle komplex számításokat végeztek el, és egyenként összehasonlították őket a többi folttal, így finomhangolni tudták a rendszert.
Az algoritmus végül a „csúnya kacsa” eljárásnak köszönhetően a dermatológusokhoz képest 88 százalékos precizitással képes volt felállítani a diagnózist. Mivel rendkívül ígéretes technikáról van szó, ezért további klinikai kísérletek fognak elvégezni annak érdekében, hogy tökéletesítsék a még kiforratlan módszert.
