Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
За последние пять лет ИИ стал на девять процентов точнее выявлять рак кожи
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.
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.
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.
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.
Telegram 
Дзен 
VK Паническое расстройство характеризуется физическим напряжением, усиленным сердцебиением и одышкой. Ученые из Бразилии нашли способ бороться с этим недугом, создавая схожее физическое напряжение, но в спокойной и контролируемой обстановке — во время физупражнений.
Новое исследование показало, что сплоченное сообщество людей, проживающих на крайнем юге Пелопоннесского полуострова, более тысячи лет было генетически изолировано и может проследить свои корни вплоть до бронзового века.
За десятки километров от побережья Гренландии лежат скалистые острова Китсиссут, которые на первый взгляд кажутся неприступными для людей, не имеющих современных лодок и других технологий. Однако авторы нового исследования выяснили, что тысячи лет назад люди все же смогли достичь этих суровых земель. Мореплаватели каменного века не просто посещали острова — они обосновались там, совершив одно из самых длинных и опасных морских путешествий в истории древней Арктики.
В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».
Группа ученых представила расчеты, по которым события в центре Млечного Пути можно объяснить без черной дыры. Правда, с физической точки зрения новое объяснение существенно более экзотично — настолько, что возникает вопрос о его соответствии бритве Оккама.
Ученые из МФТИ, НИУ ВШЭ и ОИВТ РАН показали, что жидкость может перейти в стеклообразное состояние под действием давления. Эта работа не только раскрывает механизм перехода, заполняя пробелы в фундаментальных вопросах физики, но и предлагает подход, с высокой точностью моделирующий поведение материалов в экстремальных условиях.
От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.
Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.
Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно