Исследователи разработали алгоритм, который способен самостоятельно распознавать и классифицировать рак кожи. Достаточно лишь загрузить фотографию пораженного участка – программа самостоятельно определит, насколько злокачественным является изменение структуры.
Новый метод диагностики основан на глубоком обучении, которое позволяет алгоритму находить закономерности самостоятельно, исходя из ранее полученных данных. Ученые использовали около 130 000 клинических изображений, чтобы «обучить» программу классифицировать новообразования. Затем алгоритм проверили: ему предстояло отличить безобидный себорейный кератоз от плоскоклеточного рака кожи и невус (родинку) от меланомы. Те же изображения изучили и дерматологи, чтобы оценить точность работы. Результаты показали, что алгоритм справился с задачей на том же уровне, что и квалифицированные врачи, и смог верно оценить тяжесть поражения.
В Соединенных штатах работают всего 10 000 дерматологов, но к ним ежегодно обращаются около 5,4 миллиона пациентов с раком кожи. Хотя меланома, наиболее опасная форма новообразования, встречается относительно редко, она является основной причиной смерти больных со злокачественными опухолями кожи. Для успешного лечения меланомы необходимо её обнаруживать как можно раньше, что затруднительно при столь небольшом количестве специалистов. Новый алгоритм вполне может решить эту проблему – авторы работы уверены, что подобную программу можно использовать даже на мобильном телефоне, загружая фотографии подозрительных участков кожи.
