ИИ превосходит опытных дерматологов в точности обнаружения рака кожи

• Исследователи обучили свёрточную нейросеть обнаруживать рак кожи.
• Она превзошла международную группу опытных дерматологов.
• ИИ не заменит врачей, но может служить помощником для более точных решений.

Впервые международная команда показала, что искусственный интеллект может обнаруживать рак кожи точнее опытных дерматологов.

Случи злокачественной меланомы растут — более 230 000 новых диагнозов во всем мире и 59 800 смертей в 2015 году. Раннее обнаружение критично; на стадии IV 5- и 10-летние выживаемость падают до 15% и 10%.

Команда Европейского общества медицинской онкологии обучала свёрточную нейросеть (CNN) на более чем 100 000 дермоскопических изображений злокачественных меланом и доброкачественных родинок.

В прямом сравнении CNN пропустила меньше положительных случаев, чем 58 дерматологов из 14 стран.

Искусственная нейросеть

Исследователи использовали архитектуру Google Inception-v4, обучая её на дермоскопических изображениях и их диагнозах. Нейросети учатся на примерах, прогрессивно улучшаясь по мере воздействия больших данных.

Изображения увеличивались 10-кратно для детального вида CNN. Каждая итерация обучения заточила способность модели отличать злокачественные от доброкачественных поражения.

CNN против врачей

Были созданы два тестовых набора: Уровень-I (только дермоскопические изображения) и Уровень-II (дермоскопические изображения плюс клиническая информация). И CNN, и дерматологи измеряли специфичность, чувствительность и площадь под ROC-кривой.

В Уровне-I дерматологи достигли средней 86,6% чувствительности для меланомы и 71,3% специфичности для доброкачественных родинок. CNN достигла 95% чувствительности для меланомы при сохранении той же 71,3% специфичности для доброкачественных родинок.

В Уровне-II производительность улучшилась у обеих групп, но CNN всё ещё демонстрировала более высокую чувствительность и специфичность, пропуская меньше раков и ошибаясь реже на доброкачественных поражениях.

Результаты также совпали с топ-3 алгоритмами вызова ISBI 2016 (International Symposium on Biomedical Imaging).

Заключение

Данные указывают, что CNN может превзойти даже высокоопытных дерматологов в идентификации рака кожи.

Пока технология не предназначена заменять клиницистов, она предлагает мощный инструмент поддержки решений, усиливающий диагностическую точность.

Читать: Google разрабатывает ИИ, предсказывающий сердечные заболевания сканированием глаз

Будущие улучшения придут от более крупных обучающих наборов и прогресса в технологиях визуализации, потенциально трансформируя дерматологическую диагностику в ближайшем будущем.

Ссылка: Annals of Oncology | doi: 10.1093/annonc/mdy166