Исследователи Университета Миссури проверяют, как искусственный интеллект может помочь в выявлении меланомы путём анализа изображений подозрительных участков кожи. Руководитель проекта, Камлендра Сингх из Bond Life Sciences Center, подчёркивает, что технология задумывается как инструмент поддержки принятия клинических решений, а не как замена медицинских специалистов.
Команда обучала и тестировала модели на базе набора данных из 400,000 изображений кожных изменений, в который входили подтверждённые случаи меланомы. Фотографии получили с помощью трёхмерной съёмки всего тела — метод создаёт трёхмерную цифровую карту кожи и даёт возможность анализировать тонкие визуальные детали по всему телу.
Учёные сравнили три существующие модели AI, чтобы понять, какая лучше отделяет меланому от доброкачественных состояний. Каждая модель по отдельности достигала точности до 88%, а при объединении результатов точность превысила 92%.
Авторы отмечают, что для надёжного применения в клинике потребуется время, больше данных и их разнообразие — включая разные оттенки кожи, условия освещения и углы съёмки. По словам Сингха, более понятные объяснения того, как AI приходит к выводам, помогут врачам доверять системе и использовать её для улучшения исходов пациентов. Исследование опубликовано в Biosensors and Bioelectronics: X; источник — University of Missouri.
- Набор данных: 400,000 изображений
- Точность отдельной модели: до 88%
- Точность объединённой модели: более 92%
Сложные слова
- выявление — процесс обнаружения болезни или проблемывыявлении
- меланома — злокачественная опухоль кожи, опасная для жизнимеланомы
- трёхмерный — имеющий три измерения, показывающий объём объектатрёхмерной
- набор данных — собрание цифровых данных, используемых для анализа
- точность — степень правильных результатов у моделиточности
- объединять — соединять несколько частей в одно целоеобъединении
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Какие преимущества и риски существуют при использовании AI для выявления меланомы?
- Почему важно, чтобы набор данных включал разные оттенки кожи и условия съёмки?
- Каким образом более понятные объяснения работы AI могут повлиять на доверие врачей и исходы пациентов?
Похожие статьи
Африке нужен объединённый надзор «One Health»
Эксперты предупреждают, что в Африке надзор за здоровьем людей, животных и окружающей среды должен быть скоординирован. Исследование CABI показало, что главная проблема — слабый обмен информацией между секторами, а не отсутствие данных.