• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
17 июля
РНФ
175

За последние пять лет ИИ стал на девять процентов точнее выявлять рак кожи

4.5

Исследователи проанализировали научные статьи о диагностике рака кожи с помощью технологии искусственного интеллекта и выяснили, что чаще всего для этой цели используют сверточные нейросети, основанные на глубоком обучении. При этом самый точный результат (93 процента точности) дают системы, основанные на машинном обучении, что делает их наиболее предпочтительным методом диагностики. Кроме того, за последние пять лет точность таких алгоритмов повысилась более чем на девять процентов.

Ученые проанализировали более 10 тысяч статей по диагностике рака кожи и составили релевантную выборку из более сотни исследований, посвященных участию ИИ в диагностике / © Ульяна Ляхова, пресс-служба РНФ

Результаты исследования, поддержанного грантом Президентской программы Российского научного фонда (РНФ), опубликованы в журнале Computers in Biology and Medicine.

Рак кожи — один из самых распространенных типов рака, поскольку он составляет более 40 процентов от всех выявленных онкологических заболеваний. Рак кожи тяжело диагностировать на начальных стадиях, потому что злокачественные формы пигментации можно спутать с доброкачественными, которые есть у всех людей — например, родинками. При этом ранняя диагностика крайне важна, поскольку в этом случае выживаемость пациентов составляет около 99 процентов. Если же выявить заболевание на более поздних стадиях, когда злокачественный характер пигментации становится очевиден (появляется зуд, язвы или корочки, неоднородный темный цвет), выживаемость снижается до 27 процентов.

В основном рак кожи диагностируют с помощью дерматоскопа — прибора, который позволяет подсветить потенциальное новообразование и рассмотреть его с десятикратным увеличением. Точность такого анализа составляет 65–75 процентов. Для помощи врачам в ранней диагностике иногда применяются системы искусственного интеллекта: они сравнивают родинку, которую «видят» у пациента, с набором из десятков тысяч фотографий пигментных пятен из медицинских баз.

Чаще всего для диагностики рака кожи используются сверточные нейросети, хотя они не всегда демонстрируют высокую точность. Отчасти проблема точности связана с тем, что не во всех базах данных изображения уже отмечены как злокачественные или доброкачественные, из-за чего данных для обучения алгоритма может быть недостаточно. Кроме того, фотографии не стандартизированы, что также уменьшает достоверность диагностики с помощью искусственного интеллекта.

Ученые из Северо-Кавказского Федерального университета (Ставрополь) проанализировали более 10 тысяч научных статей, выпущенных с 2019 по 2023 год, и выбрали 171 статью, в которой была четко прописана методология диагностики рака по фотографиям пигментных пятен. Далее авторы сгруппировали статьи по тому, какой алгоритм искусственного интеллекта использовался. Они выделили пять групп: алгоритмы машинного обучения, сверточные нейросети, ансамбли нейронных сетей, мультимодальные нейросети и продвинутые интеллектуальные методы.

Алгоритмы машинного обучения основаны на том, что программа «тренируется» распознавать опухоли на наборе снимков, где каждая фотография подписана человеком как изображающая злокачественное или доброкачественное новообразование, а затем ищет закономерности на новых фотографиях новообразований.

Сверточные нейросети распознают изображения, разбивая их на слои, в которых можно затем менять контрастность, яркость, цветовую гамму без потери качества изображения. Ансамбли нейронных сетей — это сочетание нескольких моделей, которые обучаются отдельно разным операциям, а затем объединяются. Мультимодальные нейросети одновременно работают с разными типами данных (текст, цифры, фотографии), а продвинутые интеллектуальные методы основаны на других принципах обучения, например, преобразовании изображений в векторы.

Пузырьковая диаграмма средней точности различных алгоритмов нейронной сети, обученных на бинарных дерматологических базах данных за последние пять лет / ©Ульяна Ляхова, пресс-служба РНФ

Оказалось, что лишь в семи процентах работ ученые использовали мультиклассовые базы данных, в которые входили не только фотографии пигментных пятен, но и результаты биопсии (например, анализ крови на онкомаркеры, на общий белок, изучение формы клеток во взятом у пациента образце кожи). Авторы заключили, что для повышения точности диагностики база данных должна включать, помимо этих признаков, информацию о пациенте — его возраст, пол, тип кожи и анатомическое расположение родинки. Эти данные есть не всегда, поскольку, хотя имеются рекомендации по сбору биомаркеров рака, единых стандартов наборов данных пока не существует.

В 39 процентах исследований алгоритм сравнивал фотографию с базой данных, в которой содержалось менее 1000 изображений, что в 10 раз меньше, чем нужно для качественной выборки. Поэтому даже если точность диагностики рака у алгоритма в самом исследовании высокая, на практике, когда через алгоритм будут проходить данные сотен пациентов, возможно, точность будет ниже. Ученые также установили, что чаще всего для диагностики рака кожи — в 39 процентов случаев — используются сверточные нейронные сети, тогда как анализ показал, что самая высокая точность — на три процента выше, чем у сверточных нейросетей — достигается алгоритмами с машинным обучением.

Соавторы в процессе работы над исследованием / ©Ульяна Ляхова, пресс-служба РНФ

Авторы выяснили, что за последние пять лет средняя точность распознавания рака кожи у моделей, основанных на машинном обучении, увеличилась на 9,2 процента, достигнув 93 процентов, а ансамблевых — только на три процента. При этом точность мультимодальных нейронных сетей упала на 9,7 процента, а сверточных нейросетей — на один. Также исследователи определили, что для работы алгоритмы искусственного интеллекта чаще всего (37 процентов из всех исследований на основе мультиклассовых баз) пользуются базой изображений HAM10000, в которой содержится 10 тысяч фотографий семи типов новообразований кожи у людей разных национальностей. Использование этой базы данных повышает среднюю точность диагностики с использованием искусственного интеллекта: так, за последние пять лет ее качество возросло на 6,9 процента до 92,3 процента в среднем для разных алгоритмов.

«Результаты, которые мы получили, показывают огромный потенциал автоматизированной ранней диагностики рака кожи на основе искусственного интеллекта. Однако подобные системы все еще несут в себе этическую и юридическую двусмысленность, а также проблему отсутствия большого количества стандартизированных клинических баз данных. Поэтому иногда модель диагностирует предвзято, опираясь на диагноз, преобладающий в используемой базе данных.

В результате обобщить критерии диагностики с помощью искусственного интеллекта пока нельзя. В дальнейшем нужны исследования, которые помогут понять, как внедрить алгоритмы искусственного интеллекта для вспомогательной медицинской диагностики, в частности, для того, чтобы точнее выявлять рак кожи на ранних стадиях», — рассказывает руководитель проекта, поддержанного грантом РНФ, Павел Ляхов, кандидат физико-математических наук, заведующий кафедрой математического моделирования Северо-Кавказского федерального университета. 

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.
РНФ осуществляет финансовую и организационную поддержку фундаментальных и поисковых научных исследований посредством финансирования прошедших конкурсный отбор научных, научно-технических программ и проектов.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Вчера, 14:41
Елизавета Александрова

На новых изображениях сверхмассивной черной дыры в нашей Галактике ее ближайшие окрестности выглядят не так, как на опубликованном в 2022 году известном снимке.

Вчера, 14:05
Березин Александр

Когда в Штатах отодвинули фон Брауна — американская космонавтика испытала сильнейший упадок в считаные годы. Сходный быстрый упадок испытал советский космос после смерти Королева. Сегодня глава NASA хочет нанести удар по Маску. Можно ли спрогнозировать, насколько быстро американский космос в этом случае потеряет свои нынешние, безусловно доминирующие над Россией и Китаем позиции?

Вчера, 21:01
Татьяна

Триасовый период завершился 201 миллион лет назад одним из крупнейших массовых вымираний. По времени это совпало с началом раскола суперконтинента Пангея, масштабным излиянием базальтов и, как следствие, усилением парникового эффекта. Оставшуюся часть мезозойской эры на Земле царили динозавры, до того занимавшие подчиненное положение. Механизмы, связывающие все эти события, по сей день остаются предметом дебатов. В новом исследовании международный коллектив ученых пришел к выводу, что для сухопутных видов губительными стали резкие, скоротечные похолодания, а не глобальное потепление.

26 октября
Юлия Трепалина

Финансовое благополучие человека зависит от разных факторов. Новое крупное исследование на примере норвежских жителей показало, как изменения в структуре семьи и смена поколений сказываются на благосостоянии людей.

25 октября
МАИ

Инженерная компания из Дубая LEAP71 сообщила, что спроектированный нейронной сетью Noyron и напечатанный в 3D-формате из меди ракетный двигатель успешно прошел первые испытания на полигоне в Великобритании. Возможно ли это — рассказал эксперт МАИ, старший преподаватель кафедры «Космические системы и ракетостроение» Иван Рудой.

26 октября
Татьяна

В саге о норвежском конунге Сверрире есть эпизод о набеге на замок Сверресборг в Тронхейме в 1197 году. Нападавшие разграбили и сожгли все строения внутри, и видимо, чтобы отравить воду, сбросили в колодец мертвое тело, завалив его валунами. Останки несчастного обнаружили в 1938 году во время археологических раскопок. Сейчас генетики извлекли его ДНК и выяснили происхождение, косвенно подтвердив события, описанные более восьми столетий назад.

14 октября
Алиса Гаджиева

Полторы тысячи лет назад климат в Северном полушарии резко изменился. В Дании так похолодало, что там стало невозможно заниматься сельским хозяйством. Авторы нового исследования считают, что именно этот период был прообразом Фимбульвинтера — зимы, предшествующей Рагнарёку.

15 октября
Татьяна

Сейчас Япония привлекает людей со всего мира, но так было не всегда. На протяжение десяти тысяч лет архипелаг оставался изолированным от остального мира, пока туда не начали прибывать первые «мигранты» с континента. Это показал генетический анализ останков человека эпохи Яёй.

25 октября
МАИ

Инженерная компания из Дубая LEAP71 сообщила, что спроектированный нейронной сетью Noyron и напечатанный в 3D-формате из меди ракетный двигатель успешно прошел первые испытания на полигоне в Великобритании. Возможно ли это — рассказал эксперт МАИ, старший преподаватель кафедры «Космические системы и ракетостроение» Иван Рудой.

[miniorange_social_login]

Комментарии

Написать комментарий
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно