Искусственный интеллект научился диагностировать рак кожи по фотографии

Исследователи из Стэнфордского университета научили искусственный интеллект диагностировать рак кожи по фотографии с точностью 72% — на 6 процентных пунктов (п.п.) точнее враче-дерматологов (66%).

Ежегодно врачи в США диагностируют более 5 миллионов случаев рака кожи. Из них 100 тысяч приходится на меланому и другие агрессивные формы рака кожи. Если не выявить болезнь на ранней стадии, шансы на выживание у пациентов составляют всего 16%.

Диагностика рака кожи начинается с визуального осмотра. Сначала дерматолог изучает подозрительное новообразование невооружённым глазом, затем с помощью дерматоскопа. Если врач подозревает, что это злокачественная опухоль, то назначает биопсию. Авторы исследования считают, что автоматизация первого этапа обследования сможет повысить точность диагностики. Они использовали алгоритм Inception v3, разработанный Google, который уже обучен идентифицировать 1,28 млн изображений из 1000 разных категорий объектов. Чтобы он смог идентифицировать кожные опухоли, авторы создали базу данных из более чем 129 тыс. изображений кожных новообразований, связанных с 2 тыс. различных заболеваний.

Во время тестирования авторы выяснили, что алгоритм может верно отличить злокачественное образование от обычных родинок с точностью 72%. Для сравнения: консилиум из 21 врачей-дерматологов поставил диагнозы с точностью 66%. Разработчики собираются протестировать этот алгоритм в клинических условиях, а затем, возможно, разработать на его основе мобильное приложение, чтобы пациенты могли получать первичную консультацию без похода к дерматологу.

Алгоритм для диагностики рака кожи также разрабатывают в IBM Research, во время тестирования он показал 76% точности — это на 5,5 п.п. лучше результатов восьми специалистов-дерматологов. Разработчики говорят, что в будущем врач сможет просто сфотографировать нужный участок кожи пациента на камеру смартфона, отправить его в аналитическую службу и получить подробный отчёт с рекомендациями относительно дальнейшей диагностики или лечения.