7474Команда ученых из США, Израиля и Германии под руководством Ялей Чена разработала цифровой алгоритм для оценки пигментации кожи на фотографиях. Инструмент на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа изображений создан при участии компании Pfizer.
Нейронная сеть сегментирует сфотографированные очаги поражения и оценивает их по индексу оценки площади витилиго на лице (Facial Vitiligo Area Scoring Index, F-VASI) вместо врача. Этот показатель сложно рассчитывать, а результаты отличаются у разных дерматологов из-за субъективности. Чтобы упростить врачам эту задачу, был создан ИИ-инструмент.
Международная группа ученых под руководством Ялей Чена обучила модель на кросс-поляризованных фотографиях пациентов с витилиго. Это высококачественные снимки, которые использовали ранее в клинических испытаниях в 80 центрах по всему миру. На изображениях были верхняя часть груди и лицо с двух сторон 85 участников. Для обучения модели взяли 7192 фрагмента снимков.
Обученный ИИ протестировали на 290 фрагментах фотографий 21 пациента, которые ранее ему не показывали. Эти же снимки оценивал врач. Затем результаты модели и дерматолога сравнили.
Коэффициент межклассовой корреляции на обучающем наборе данных у ИИ-модели был почти 100%, на проверочных материалах меньше: 81% — для расчета площади депигментации и 91% — для общей цифровой оценки тяжести витилиго (шкала VASI). Этот коэффициент показывает, насколько результаты инструмента совпадают с «эталонными» данными, то есть оценкой дерматологов. Оба показателя высокие.
