Melanoma ir aizdomas par platleņķa fotoattēlu

COVID-19 pandēmijas laikā aizvien mazāk pacientu uzdrošinās iet dermatologa uzgaidāmajā telpā iespējamā infekcijas riska dēļ. Teledermatoloģijas uzplaukums un mākslīgā intelekta (AI) attīstība melanomas skrīningam ir tieši laikā. Arī līdz šim ir mēģināts izmantot fotoattēlus un datorprogrammas, lai identificētu pigmenta plankumu ierakstus kā labdabīgus vai ļaundabīgus - taču tikai ar mēreniem panākumiem.

Daudzi nevi ekrāns

Tagad ASV dermatologi kopā ar IT speciālistiem ir izstrādājuši AI sistēmu, izmantojot Deep Convolutional Neural Networks (DCNN), lai tā varētu novērtēt arī platleņķa fotogrāfijas, kas uzņemtas ar standarta kamerām. Atšķirība no iepriekšējām sistēmām slēpjas platleņķa skatā, t.i., fotoattēlos, kuros vienlaikus var redzēt vairākus bojājumus.

Neglītā pīlēna kritērijs

Lai vienā attēlā atšķirtu vairākus bojājumus kā “aizdomīgus” vai “nekaitīgus”, sistēmā tika ievadīts arī “neglītā pīlēna kritērijs”. Šis kritērijs, kas pirmo reizi tika ieviests 1998. gadā, ir balstīts uz faktu, ka pacienta dzimumzīmes lielākoties ir līdzīgas un ka ļaundabīga melanoma izceļas kā neglīts pīlēns atšķirības dēļ.

Specifiskums vairāk nekā 90%

AI sistēma tika apmācīta ar 20 388 platleņķa ekspozīcijām, kas tika uzņemtas no 133 pacientiem. Attēli parasti tika uzņemti ar dažādām patērētāju kamerām, un bojājumi vizuāli tika klasificēti pēc trīs specializētu dermatologu spēles.

Kopumā jaunā sistēma ir sasniegta

  • jutība ir lielāka par 90,3% (95% ticamības intervāls 90,0–90,6)
  • specifiskums 89,9% (95% TI 89,6-90,2%)
  • un precizitāte 86,56%

atšķirt aizdomīgus no neapdomīgiem bojājumiem, ādas un sarežģītu fonu.

Rupja pigmenta bojājumu pārbaude, ko veic ģimenes ārsts

Šī AI un platleņķa fotoattēlu kombinācija novērš nepieciešamību pēc apgrūtinoša individuāla bojājuma attēla. Tāpēc šī metode varētu ļaut ātri un precīzi novērtēt aizdomas par pigmentētu bojājumu, apmeklējot ģimenes ārstu. Tas savukārt varētu ātri sākt turpmāku diagnostiku, kas apstiprina aizdomas un agrāku melanomas ārstēšanu. Tas varētu arī nozīmēt, ka veselības sistēmas resursi tiek izmantoti labāk, secina autori.

!-- GDPR -->