Меланома кожи будет выявляться с помощью смартфона

Меланома кожи  

По прогнозам, меланома кожи, самый смертельный вид рака кожного покрова, только в США унесет более 10 тысяч жизней за 2016 год. Ученые изо всех сил стараются найти способы диагностировать эту болезнь и подобные ей на ранней стадии. И именно здесь, согласно результатам недавнего исследования, нам на помощь приходит вездесущая камера айфона.

В записи в блоге исследовательского центра IBM Research доктор Ноэль Коделла рассказывает о способе идентификации маркеров меланомы путем анализа снимка кожи, который станет доступен медикам и пациентами в будущем.

Методика домашней диагностики с помощью смартфона достаточно проста (по крайней мере, в теории): когда человек замечает у себя на коже подозрительное образование, нужно сфотографировать его на телефон и загрузить для оценки в аналитический сервис, который может достаточно надежно распознать и оценить параметры заболевания.

Однако на практике все намного сложнее.

Подобные системы уже испытывались в отдельных приложениях, но даже в лучшем случае они работали крайне некорректно, показывая в некоторых случаях 93-процентную вероятность ошибки.

Но это было в 2013 году. Теперь команда специалистов IBM использует намного более мощные инструменты для повышения точности компьютерного анализа изображений меланомы кожи.


В IBM не планируют разработать безошибочный метод диагностики заболевания. Вместо этого система представляет собой еще один вспомогательный инструмент для докторов


Успех проекта основан на двух факторах. Первый – широкое применение «Дермаскопов» — устройств, которые крепятся к камере смартфона для улучшения качества снимков образований и упрощения их анализа. Вторым (и более важным) фактором является создание объемной базы данных изображений кожи с раковыми образованиями. Доступ к базе осуществляется через системы машинного обучения, компьютерного зрения и облачных вычислений IBM, которые позволяют создать эффективный инструмент для выявления случаев заболевания меланомой с помощью технологий.

Система была разработана в партнерстве с Мемориальным центром лечения рака Слоуна-Кеттеринга и Международной программой по анализу снимков кожи (ISIC). В предварительных исследованиях, опубликованных в 2015 году, с использованием данных ISIC была оформлена идея использования технологий компьютерного зрения для диагностики заболеваний. Результаты этих исследований были многообещающими, но все еще слишком ограниченными и зависимыми от конкретного пользователя. Более того, не проводилось сравнение качества диагностики с медицинскими работниками, так что не было возможности судить, сильно ли результаты алгоритма обработки изображений отличаются от диагноза, который может поставить опытный дерматолог.

Спустя два года разработок и расширения библиотеки изображений удалось в три раза повысить эффективность метода. Примечательно, что в разработке алгоритма принимали участие восемь специалистов-дерматологов – с их диагнозами сравнивали результаты работы системы – и в конце концов она стала показывать такие же результаты.

Команда исследователей IBM опубликует доклад о текущем состоянии проекта в 2017 году в новом выпуске журнала IBM Journal of Research and Development, причем этот доклад уже сейчас можно прочитать онлайн.

Означает ли это, что теперь проверить, есть ли у вас меланома кожи, теперь можно, сделав фотографию и загрузив ее в базу данных? По словам Коделлы, пока все еще не так просто.

В IBM не планируют разработать безошибочный метод диагностики заболевания. Вместо этого система представляет собой еще один вспомогательный инструмент для докторов, сказал Коделла.

«Если вы нашли у себя на коже образование, в распоряжении доктора есть много разных способов диагностики, — рассказал ученый. – Мы хотим создать еще один вспомогательный инструмент, который поможет выявлять болезнь и даст докторам возможность оказывать пациентам еще более качественную помощь».

И, как и в случае с любым достижением науки, для принятия этого инструмента в медицинском сообществе понадобятся тщательные испытания. К счастью, доступ к базе открыт, что позволит значительно ускорить этот процесс.

«В своих исследованиях мы используем наборы данных, который находятся в публичном доступе, сказал Коделла – мы производили первичные испытания на общедоступных данных. Люди могут точно так же проверить нашу работу и подтвердить полученные нами результаты».

При этом можно предположить, что раз компьютер сравнялся по возможностям с медиками (и будет только развиваться при увеличении объема базы), область применения алгоритма можно расширять. Однако Коделла напоминает, что исследования находятся все еще на начальном этапе.

«Это только начало проекта, — сказал он — мы активно сотрудничаем с партнерами, чтобы привести наши исследования к успешному завершению. Нам предстоит еще много работы».


Источник


Добавить комментарий

    • bowtiesmilelaughingblushsmileyrelaxedsmirk
      heart_eyeskissing_heartkissing_closed_eyesflushedrelievedsatisfiedgrin
      winkstuck_out_tongue_winking_eyestuck_out_tongue_closed_eyesgrinningkissingstuck_out_tonguesleeping
      worriedfrowninganguishedopen_mouthgrimacingconfusedhushed
      expressionlessunamusedsweat_smilesweatdisappointed_relievedwearypensive
      disappointedconfoundedfearfulcold_sweatperseverecrysob
      joyastonishedscreamtired_faceangryragetriumph
      sleepyyummasksunglassesdizzy_faceimpsmiling_imp
      neutral_faceno_mouthinnocent
  • Яндекс.Метрика