Нейросеть научилась отличать родинки от некоторых видов рака кожи

Американские ученые создали систему искусственного интеллекта, которая умеет отличать родинки от некоторых видов рака кожи лучше врачей. Работа исследователей опубликована в журнале Nature.

На протяжении последних десятилетий число людей, у которых обнаруживают рак кожи, постоянно увеличивается. По данным Всемирной организации здравоохранения, раком кожи страдает каждый третий онкологический больной, а каждый пятый американец заболеет им в течение жизни. Это заболевание особенно опасно тем, что злокачественное образование легко не заметить и спутать с родинкой. При этом, если вовремя обратить внимание на опухоль, шансы на выздоровление резко увеличиваются. Пациенты, у которых находят меланому (самый распространенный и злокачественный вид опухоли) на ранней стадии развития, выживают в 97 процентах случаев, в то время как при поздней диагностике заболевания эта доля сокращается до 14 процентов.

Основным способом первичного выявления рака кожи до сих пор остается визуальный осмотр (за которым обычно следует дерматоскопия или биопсия). Чтобы помочь пациентам самостоятельно обнаружить злокачественное образование на ранней стадии, ученые из Стэнфордского университета создали систему искусственного интеллекта, которая анализирует фотографии «подозрительных» родинок.

Авторы новой работы использовали сверточную нейросеть Inception v3, которая была ранее разработана компанией Google. Исследователи удалили ее верхний слой и обучили систему, изначально ориентированную на распознавание различных объектов, определять некоторые виды рака кожи — меланому и карциному. Для этого они использовали 130 тысяч фотографий более двух тысяч различных кожных заболеваний.

https://www.youtube.com/embed/IvmLEq9piJ4

После того, как программа научилась ставить диагноз, ее работу сравнили с работой двух ведущих дерматологов США. Анализ показал, что система не только справляется не хуже специалистов, но и превосходит их: нейросеть верно отличала родинки от злокачественной меланомы и карциномы в 72 процентах случаев, в то время как врачи успешно справились с заданием лишь в 66 процентах случаев. Дополнительная проверка нейросети, в которой принял участие уже 21 специалист, также показала, что, чувствительность и специфичность алгоритма (которая отражает способность корректно определить доброкачественную и злокачественную опухоль) не уступает чувствительности и специфичности дерматологов.

В будущем компьютерная программа может быть адаптирована для смартфона или планшета, и позволит любому желающему пройти первичную диагностику рака кожи. Тем не менее, до этого момента системе будет необходимо пройти еще много дополнительных проверок. Так, по мнению авторов статьи, программа может плохо справляться с определением редких типов типов карцином и меланом, по каким-либо причинам не окрашенным в черный или коричневый цвет.

Недавно американские ученые также

, который успешно справляется с ранней диагностикой меланомы. В ходе эксперимента система смогла правильно определить меланому в 98 процентах случаев. В то же время специфичность алгоритма оказалась не такой высокой — диагностика доброкачественных образований была проведена верно лишь в 36 процентах случаев.

Кристина Уласович
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Метаматериалы превратили офис с Wi-Fi в аналоговый компьютер

Французские физики придумали способ, с помощью которого можно превратить офис с Wi-Fi в аналоговый компьютер. Для этого ученые покрыли стенки офиса мета-поверхностями, которые изменяют граничные условия для отражающихся волн, и настроили отклик антенн, создающих и измеряющих электромагнитное поле. В результате исследователи смогли реализовать на такой системе дискретное двумерное преобразование Фурье размером 4×4. Статья опубликована в Physical Review X и находится в открытом доступе, кратко о ней сообщает Physics.