Повечето бенки на дадено лице изглеждат сходно, а тези, които не изглеждат – така наречените „грозни патенца“ – могат да бъдат разпознати като предупредителен знак за меланом
(илюстрация: Wyss Institute at Harvard University)
Изкуственият интелект и смартфоните започват да се съчетават по начини, които биха могли да окажат дълбоко въздействие върху начина, по който наблюдаваме здравето си. Едно ново „попадение“ в тази област е използването на технологията за откриване на меланом в ранните му етапи.
Разработена от учените от Харвард и Масачузетския технологичен институт, технологията обещава ново ниво на прецизност, като се използва метод, често прилаган от дерматолозите и известен като „грозното патенце“, става ясно от публикация в Wyss Institute.
Използването на смартфони за откриване на рак на кожата е идея, която учените изследват повече от десетилетие. Още през 2011 г. имаше приложение за iPhone, което използваше камерата на устройството и софтуер за разпознаване на типови образи, за да оцени риска при необичайни бенки и лунички.
Новата система на MIT и Харвард използва също така алгоритми за задълбочено обучение, за да разпознава рак на кожата, но с някои ключови разлики. Алгоритмите, създадени за автоматично откриване на рак на кожата, досега биваха обучавани да анализират отделни кожни лезии за странни характеристики, които биха могли да бъдат показателни за меланома, и са са малко по-различен от начина на действие на дерматолозите.
За да прецени по-добре кои бенки могат да бъдат ракови, сега системата разчита на критериите за „грозното патенце“: теза, според която повечето бенки на дадено лице изглеждат сходно, а тези, които не изглеждат, така наречените „грозни патенца“, могат да бъдат разпознати като предупредителен знак за меланом.
Изследователите казват, че системата е първата по рода си, която възпроизвежда този процес. Те са започнали с изграждането на база данни от над 33 000 широкоъгълни изображения, съдържащи не само кадри с кожата на пациента, но и други обекти.
В тези изображения е имало и подозрителни, и не-подозрителни петна. Те са били обозначени от трима специалисти-дерматолози. Алгоритъмът е обучен с тази база данни и след известно време е усъвършенстван и тестван. В крайна сметка се е „научил“ да различава опасните петна от доброкачествените.