Новый подход к визуализации ИИ позволяет лучше диагностировать меланому

Исследователи предположили, что некоторые методы количественной визуализации для лечения меланомы в основном фокусируются на повреждениях кожи, используя «созданные вручную изображения». В текущем исследовании использовалось программное обеспечение под названием «машинное обучение», которое записывает абстрактные количественные характеристики изображений и может моделировать физиологические черты пациентов.

Признаками меланомы, которые оценивались при анализе, были концентрации эумеланина и гемоглобина. Исследователи создали модель нелинейной случайной регрессии лица, взятую на основе изображений.

Результаты показали, что новый подход превосходил современные методы с точки зрения прогнозирования эумеланина и гемоглобина. Результаты были подтверждены тестом, который был применен к клиническим изображениям.

Один из авторов исследования Александр Вонг (Alexander Wong), доктор философии, адъюнкт-профессор, отдел проектирования систем проектирования в Университете Ватерлоо, Онтарио, Канада, сказал, что меланома, являясь глобальной проблемой во всем мире, очень опасна, если обнаруживается слишком поздно, но хорошо поддается лечению, если замечена рано.

«Искусственный интеллект [AI] может быть ключевым компонентом в борьбе не только против меланомы, но и против рака кожи во всем мире», – сказал он.

Вонг добавил, что эти данные показывают, что ИИ может быть очень мощным инструментом для улучшения методов скрининга, предоставляя клиницистам подробную физиологическую информацию. Это позволит им «не только точнее диагностировать и лечить рак кожи, такой как меланома, но и делать это на гораздо более ранней стадии, прежде чем будут выполнены специализированные дерматологические тесты и биопсия, тем самым снижая затраты на здравоохранение, а также время ожидания до постановки диагноза, – сказал он. – Наша цель – получить портативные устройства для визуализации с использованием искусственного интеллекта, доступные клиницистам во всем мире».