Искусственный интеллект в медицине уже сейчас способен диагностировать онкологические заболевания. При этом он работает наравне с врачом, так как имеет более низкий процент ошибок и не поддается усталости. Эксперт в инновациях для здравоохранения Светлана Богданович специально для АБН24 рассказала, как применяется ИИ в ранней диагностике рака кожи и какие новые возможности он открывает.
Фото: pxhere.com
Согласно статистике, каждый год в России выявляют не менее 12 тыс. случаев заболевания меланомой. Хотя этот вид онкологии составляет только 4% всех случаев злокачественных заболеваний кожи, почти 80% приводят к летальному исходу. Заболеть может любой человек, независимо от пола и возраста. Среди главных факторов, провоцирующих развитие болезни – посещение солярия и использование ультрафиолетовых ламп. Было установлено, что риск выявления меланомы увеличивается с годами, часами и количеством сеансов загара.
Среди факторов риска даже цвет глаз и волос. Например, у обладателей зеленых глаз риск заболеть меланомой выше на 61%. Если родинок больше 100, то риск увеличивается в 7 раз. Поэтому отвечая на вопрос «отношусь ли я к группе высокого риска», сначала необходимо проанализировать ситуацию с количеством родинок на коже и уже только потом учитывать все остальные факторы. Которых, к слову, не мало.
Что такое нейросеть и как она работает в медицине
Существует множество разновидностей нейросетей, каждая из которых оптимизирована для конкретной задачи. К примеру: сверточные нейронные сети часто используются для анализа изображений. Рекуррентные нейронные сети оптимизированы для последовательных данных, например, текста или временных рядов.
В рамках проекта «Мелодия твоего тела.рф» нейросеть анализировала фото скопления родинок и в зависимости от их цвета, ширины и формы определяла, здоровые ли они или же пользователю стоит обратиться к врачу. В мобильном приложении «ПроРодинки» пользователь может оценить уже одиночные образования на коже.
Преимущества использования нейросетей
Нейросети предлагают ряд преимуществ в ранней диагностике, и одна из них – высокая точность и чувствительность. Исследователи провели эксперимент с участием нейронной сети и врачей-дерматологов. Медики идентифицировали рак кожи в среднем в 86,6% случаев, в то время как ИИ – в 95%.
Возможность быстро обрабатывать тысячи изображений делает нейросети идеальными для скрининга больших групп населения или анализа больших медицинских баз данных. Еще один плюс состоит в том, что с развитием мобильных приложений на базе нейросетей диагностика становится доступной даже в отдаленных регионах, где нет специализированных медицинских учреждений.
Сейчас ИИ не может повлиять на образ жизни человека и его поведение, заставить не ходить в солярий, но может помочь идентифицировать болезнь на самой ранней стадии, что крайне важно для онкозаболеваний и дальнейшей эффективности лечения и выздоровления. ИИ также может помочь сформировать культуру в обществе регулярно и просто следить за своим здоровьем.
Ограничения и проблемы в диагностике рака кожи
При всем потенциале и преимуществах нейросетей в медицинской диагностике, есть и ряд важных ограничений и проблем, которые следует учитывать. Например, так называемое переобучение. Это когда нейросеть «слишком хорошо» адаптируется к тренировочным данным, теряя способность к эффективной генерализации на новых данных. Это может привести к тому, что аномалии, которые были специфичными для тренировочного набора данных, будут ошибочно интерпретироваться как значимые. Кроме того, нередко нейросети критикуют за их «черный ящик». То есть не всегда ясно, как и почему модель приняла определенное решение, что также затрудняет доверие к результатам.
