ИИ-инструмент делает диагностику рака кожи более точной

Американские исследователи разработали инновационный метод, который значительно повышает способность алгоритмов искусственного интеллекта обнаруживать меланому у людей с темным цветом кожи, что может сократить частоту поздней диагностики и улучшить прогнозы лечения для этой группы пациентов.

Ученые разработали новый метод, который расширяет возможности моделей ИИ по обнаружению и диагностике рака кожи у людей с темной кожей

Источник: Unsplash

Исследовательская команда из Онкологического центра Fox Chase, инженерного колледжа и Медицинской школы Льюиса Каца при Университете Темпл представила новый подход к оценке тона кожи в дерматологических данных. Разработанная методика, получившая название MST-AI, призвана решить ключевую проблему современных диагностических систем на основе ИИ — их низкую эффективность при работе с пациентами, имеющими темный фототип кожи.

Основная трудность заключается в том, что модели ИИ тренируются на ограниченных наборах данных, которые часто не отражают все разнообразие оттенков кожи. Это приводит к системной ошибке, когда инструменты показывают высокую точность в диагностике меланомы у светлокожих людей, но часто пропускают опасное заболевание у пациентов с темной кожей. Как следствие, у последних рак кожи нередко выявляется на более поздних и сложных для лечения стадиях.

Как пояснила автор-корреспондент исследования Хайан Ли, существующие модели стремятся быть универсальными, но такой подход оказывается слишком общим. Важно понимать и минимизировать ошибки, связанные с распознаванием различных типов кожи, чтобы создавать по-настоящему справедливые и точные инструменты для всех пациентов без исключения.

Примеры предварительной классификации по шкале MST для процесса аннотирования

Источник: Journal of Imaging

В основе нового метода лежит шкала тонов кожи Монка — 10-оттеночная система, которая лучше передает реальное разнообразие цветов кожи человека. Алгоритм MST-AI анализирует изображения кожных поражений, классифицируя их в соответствии с этой шкалой, что позволяет корректировать существующий дисбаланс в больших массивах дерматологической информации. Это создает гораздо более надежную основу для объективной и точной диагностики.

Тестирование методики на обширной коллекции изображений рака кожи подтвердило ее эффективность. Результаты показали, что MST-AI обеспечивает более точную и надежную оценку тона кожи по сравнению с другими существующими методами. В перспективе новый метод позволит обеспечить более раннее и точное выявление меланомы для всех пациентов, независимо от их цвета кожи, что напрямую повлияет на улучшение показателей выживаемости.

Ранее ученые презентовали светодиод, который убивает раковые клетки.