Поєднання тепловізійної зйомки обличчя та штучного інтелекту показує багатообіцяючі результати у виявленні ішемічної хвороби серця
Стаття
Виявлення меланоми та низки інших захворювань шкіри буде швидшим і точнішим завдяки новому інструменту на основі штучного інтелекту (ШІ), який аналізує кілька типів зображень одночасно.
Дослідники з Університету Квінсленда, в тому числі професори Х. Пітер Сойєр і Моніка Джанда, були частиною команди під керівництвом Університету Монаша, яка розробила інструмент, що підвищив точність діагностики раку шкіри на 11 відсотків при використанні дерматологами в дослідженні читачів.
PanDerm аналізує кілька типів зображень, включаючи фотографії крупним планом, дерматоскопічні зображення, слайди патології та фотографії всього тіла.
Серія оцінок показала, що модель допомогла медичним працівникам (не дерматологам) підвищити точність діагностики різних інших захворювань шкіри на 16,5%.
Це також може допомогти лікарям виявляти рак шкіри на ранніх стадіях, виявляючи потенційно небезпечні зміни до того, як лікар виявить захворювання.
Професор Сойєр зазначив, що цей інструмент може виявитися особливо цінним в умовах з робочим навантаженням або обмеженими ресурсами, а також в установах первинної медичної допомоги, де доступ до дерматологів може бути обмежений.
«Відмінності в методах візуалізації та діагностики можуть виникати через різний рівень ресурсів, доступних у міських, регіональних та сільських закладах охорони здоров'я.
Перевага PanDerm полягає в його здатності підтримувати існуючі клінічні робочі процеси.
Ми побачили, що інструмент також добре показав себе навіть при навчанні на невеликій кількості мічених даних, що є ключовою перевагою в різних медичних установах, де стандартні анотовані дані часто обмежені», - професор Г. Пітер Сойєр
Дані для моделі, навченої на більш ніж двох мільйонах зображень шкіри, були отримані з 11 установ в різних країнах за 4 типами медичних зображень.
Перший автор і аспірант Сіюань Янь з Університету Монаша сказав, що мультимодальний підхід є ключем до успіху системи.
«Навчаючи PanDerm на різноманітних даних з різних методів візуалізації, ми створили систему, яка може розуміти стан шкіри так само, як це роблять дерматологи, синтезуючи інформацію з різних візуальних джерел», — сказав Ян.
Оскільки 70 відсотків населення світу в даний час страждає від шкірних захворювань, рання і точна діагностика має вирішальне значення і може призвести до кращих результатів лікування.
На відміну від існуючих моделей, які навчені виконувати одне завдання, PanDerm оцінювався за широким спектром клінічних завдань, таких як скринінг на рак шкіри, прогнозування ймовірності рецидиву або поширення раку, оцінка типу шкіри, підрахунок родимок, відстеження змін ураження, діагностика широкого спектру шкірних захворювань та сегментація уражень.
Директор служби меланоми у Вікторії в Alfred Health, професор Вікторія Мар, зазначила, що PanDerm показав багатообіцяючі результати у виявленні тонких змін у вогнищах ураження з часом та наданні інформації про біологію уражень та майбутній метастатичний потенціал.
«Цей вид допомоги може сприяти ранній діагностиці та більш послідовному спостереженню за пацієнтами з високим ризиком меланоми», — сказав професор Махер.
«У реальних лікарнях і клініках лікарі використовують різноманітні способи та типи зображень для діагностики раку шкіри або інших захворювань шкіри».
Незважаючи на багатообіцяючі результати досліджень, PanDerm в даний час знаходиться на етапі оцінки, перш ніж отримати більш широке застосування в охороні здоров'я.
Команда планує розробити стандартизовані протоколи для міждемографічних оцінок і додатково вивчити ефективність моделі в різних клінічних умовах, приділяючи особливу увагу забезпеченню справедливої ефективності в різних групах пацієнтів і закладах охорони здоров'я.
Дослідження, проведене експертами в галузі штучного інтелекту та машинного навчання в Університеті Монаша, також включало співпрацю з дослідниками та лікарями з лікарні принцеси Олександри в Брісбені, Alfred Health, Віденського медичного університету, Центру технологій штучного інтелекту NVIDIA в Сінгапурі, Університету Флоренції, Королівської лікарні принца Альфреда, Департаменту патології здоров'я Нового Південного Уельсу та Загального університету Аліканте в Сінгапурі. Іспанія.
Дослідження опубліковано в журналі Nature Medicine.
Джерело: Університет Квінсленда
