Компьютеры в диагностике рака — искусственный интеллект соревнуется с врачами

Компьютер, обученный диагностировать и классифицировать рак кожи только по изображениям, уже способен определять его вид подобно врачу.

В научно-фантастическом сериале Star Trek 1960-х годов доктор Leonard McCoy проверял состояние James Kirk и других членов Enterprise переносным «трикодером». Позже такие машины стали реальностью — например, мобильные устройства для неинвазивной (без вмешательства) диагностики, способные выявлять некоторые виды рака по изображениям кожи человека. Natureопубликовал исследование, согласно которому передовые технологии распознавания изображений позволят искусственному интеллекту классифицировать кожные поражения не хуже специалиста по раку кожи.

Заболевания кожи рассматривают в 3 основных группах:

1. Непролиферативные поражения, например акне / прыщи;
2. Доброкачественные поражения— клеточные разрастания, не угрожающие здоровью; и
3. Злокачественные поражения— неконтролируемо размножающиеся и способные распространяться в другие органы метастатические раковые клетки.

В отличие от других видов рака, рак кожи можно диагностировать визуально. Для этого дерматологи подробно изучают пятна и родинки дерматоскопом (также известным как прибор для дермоскопии, эпилюминесцентной или поверхностной микроскопии). При подозрении на исследуемое поражение берут биопсию; ткань отправляют в патоморфологическую лабораторию, где патоморфолог устанавливает окончательный диагноз.

Исследование

Исследователи с помощью метода алгоритмов, называемого глубоким обучением, обеспечили анализ изображений и диагностику заболевания компьютером (искусственный интеллект). Анализ изображений врачом и компьютером для постановки диагноза различается. Например, при раке кожи, известном как меланома, дерматолог применяет критерии ABCDE (каждая буква означает характеристику оценки, например A — асимметричность поражения), опираясь на прежний опыт. Компьютеру не обязательно повторять этот подход. Он сам определяет связанные с заболеванием паттерны и может обучаться на данных независимо от человеческих правил. Он также может оценивать изображения, недоступные восприятию человеческого глаза.

Для обучения исследователи использовали 2032 диагностированных вида рака кожи, 129450 изображений кожных поражений и обозначенные для каждого изображения признаки. Эталонные диагнозы поставили дерматологи.

Затем исследователи представили обученному компьютеру и 21 врачу группу изображений ранее не диагностированных поражений кожи. Их подтвердили биопсией. Компьютер диагностировал изображения на сопоставимом с врачами или лучшем уровне.

Одной из причин высокой успешности ИИ может быть больший по сравнению со стандартными размер исследуемых изображений. Кроме того, новые данные продолжают улучшать его навыки. Исследователи отметили, что работа — не вершина информационных технологий в здравоохранении, а лишь одна точка. Использовался алгоритм Inception v3; теперь есть и новые программы и алгоритмы, способные прогнозировать быстрее и точнее.

В будущем искусственный интеллект непременно займёт место в диагностических технологиях и повысит качество медицинской помощи. Приложение смартфона может обеспечить это эффективно, просто и недорого. Однако предполагается и возможность нежелательных последствий диагнозов под управлением ИИ.

С помощью информационных технологий представляется возможным диагностировать многие виды рака раньше и с меньшими трудностями. Однако для клинических, то есть лечебных, решений — очень сложного процесса — ИИ должен добиться успеха ещё во многих областях; до тех пор он будет всё активнее поддерживать здравоохранение.