Виды рака

Распознать рак кожи поможет алгоритм в телефоне

Новые методы и разработки помогут выявлять меланому

Новые методы и разработки помогут выявлять меланому

Это очень страшно идти на прием к врачу, со странной родинкой, которая, в итоге может оказаться злокачественной. Представьте, что вы оказались в ситуации, когда живете далеко от специалиста, который сможет принять вас, у вас нет времени на посещение врача или средств, для того чтобы заплатить за прием. В таком случае, возможность поставить диагноз, благодаря использованию вашего смартфона, сможет спасти вам жизнь.

Обеспечение всеобщего доступа к медицинской помощи пришло в голову исследователям из Стэнфорда, благодаря использованию алгоритма диагностирования рака кожи. Им удалось создать базу данных, состоящую из 130 тысяч изображений заболеваний кожи и обучить их алгоритму визуально диагностировать потенциальный рак кожи. Первый же тест, показал удивительную точность работы алгоритма.

В итоге, ученым удалось создать не просто хороший алгоритм, а алгоритм, работающий так же хорошо, как и дерматолог. Такое открытие позволило выйти за рамки простого проекта для студентов, ведь он дает возможность сделать нечто большее для всего человечества.

Конечный результат разработки был напечатан в журнале «Nature», в том числе он был протестирован 21-им сертифицированным дерматологом. В предоставляемых диагнозах, которые касаются одних из наиболее распространенных и смертоносных разновидностей рака кожи, алгоритм соответствовал выводам дерматологов.

Почему рак кожи

Ежегодно в США фиксируют примерно 5,4 миллиона случаев возникновения рака кожи, при этом пятилетняя выживаемость для меланом, обнаруженных на ранних стадиях, составляет порядка 97%. При этом такой процент снижается до уровня в 14%, если рак был обнаружен на последних стадиях.

Диагностирование рака кожи начинается с визуального осмотра. Дерматолог обычно смотрит на подозрительные поражения участков кожи невооруженным глазом, а также используя дерматоскоп – портативный микроскоп, который обеспечивает небольшую степень увеличения. Если эти методы кажутся специалисту недостаточными, для того, чтобы точно определить поражение раковыми клетками кожи, назначается биопсия.

Алгоритм может определить более 130 тысяч изображений новообразований на коже

Алгоритм может определить более 130 тысяч изображений новообразований на коже

Использование этого алгоритма в процессе проведения исследований и диагностирования, было применено в вычислительной технике, которая должна сочетать в себе визуальную обработку данных и углубленное изучение искусственным интеллектом, работающем по принципу нейронных сетей нашего мозга. Процессы глубокого изучения различных проблем с использованием искусственного интеллекта имеют многолетнюю историю, но только недавно его начали использовать для обработки задач визуального характера. Суть обучения машин, в том числе и глубокого обучения, заключается в том, что компьютер учится, для того чтобы выявить проблемы, вместо того, чтобы выдавать ответы, которые будут изначально в него заложены.

Читайте также:   Комплексная терапия против глиобластомы

Научным работникам удалось создать довольно мощный алгоритм обучения машин, который распознает данные. Вместо того, чтобы писать для машины определенный код, программируя ее, на то, что ей необходимо найти, исследователи заложили в машину алгоритм на понимание, что перед ней находится.








От кошек и собак до меланом и карцином

Вместо того, чтобы строить алгоритм с нуля, исследователи начали с алгоритма, который был разработан Google. Такой алгоритм уже идентифицировал 1,28 миллиона изображений из 1000 категорий объектов. В том числе он был настроен на то, чтобы отличать кошек от собак. Исследователям нужна была эта особенность алгоритма, для того чтобы отличить злокачественную карциному от доброкачественного себорейного кератоза.

У исследователей не было большого набора данных о каждом из видов рака кожи, поэтому им пришлось обучать алгоритм и сделать собственные данные. Они собрали изображения, представленные в Сети, и работали с медицинской школой, для того чтобы создать хорошую таксономию данных. Далее происходила классификация заболеваний и перевод всех болезней на один язык, в том числе исследователям пришлось потрудиться над изображениями заболеваний. В итоге им удалось собрать порядка 130 тысяч изображений, которые соответствуют 2 тысячам разнообразных заболеваний.

Дополнительным преимуществом этого алгоритма является то, что, в отличие от человека, алгоритм может быть более или менее чувствительным, что позволяет исследователям настроить его отклик в зависимости от того, что они хотят оценить. Эта способность изменять чувствительность говорит о глубине и сложности этого алгоритма. Основополагающая архитектура, которая, казалось бы, не относится к заболеваниям кожи, и дает возможность различать, в том числе кошек от собак, помогает лучше оценить повреждение кожи, представленные на изображении.

закрыть
Узнать стоимость лечения в клиниках Израиля
  • Выбор лучшей профильной клиники
  • Ваш персональный доктор и медицинский координатор 24/7 помогает с выбором клиники, специалиста, программы лечения
  • Программу обследования и лечения составляют только ведущие профессора
  • Мы гарантируем честные цены от клиник

закрыть
Получить программу от доктора
  • Выбор лучшей профильной клиники
  • Ваш персональный доктор и медицинский координатор 24/7 помогает с выбором клиники, специалиста, программы лечения
  • Программу обследования и лечения составляют только ведущие профессора
  • Мы гарантируем честные цены от клиник

×
Консультация доктора
×
Консультация доктора