Cancer de piele, o tehnologie detectează melanomul mai bine decât dermatologii

Un studiu a scos la iveală că performanța medie de diagnosticare a melanomului de către 58 dermatologi a fost inferioară rețelei neuronale de învățare profunde (CNN). Cercetătorii au instruit și testat un CNN cu privire la cât de bine ar putea diagnostica leziunile cutanate din melanom sau nevi benigni, bazat pe un set de test de 100 de imagini. Apoi au comparat performanța CNN-ului cu 58 de dermatologi, inclusiv 30 de experți din 17 țări diferite.

CNN-ul a depășit în mod semnificativ dermatologii atunci când analizează doar imaginile dermoscopice (leziuni cutanate). La utilizarea sensibilității medii a dermatologilor, specificitatea CNN a fost mai mare, de 82,5%, în timp ce a dermatologilor a fost de 71,3%. Dermatologii s-au comportat mai bine după ce au adăugat informații diagnostice din viața reală, dar au fost în continuare depășiți de CNN, potrivit cercetătorilor.
La utilizarea sensibilității medii îmbunătățite a dermatologilor, CNN a avut o specificitate de 82,5%, în timp ce dermatologii au raportat 75,7%, arată Al in Healthcare.com.

,,Datele noastre arată în mod clar că un algoritm CNN poate fi un instrument potrivit pentru a ajuta medicii în detectarea melanomului, indiferent de nivelul lor individual de experiență și de formare. În concluzie, rezultatele studiului nostru demonstrează că un sistem de învățare profund instruit în mod corespunzător CNN este capabil de o clasificare diagnostică extrem de precisă a imaginilor dermoscopice de origine melanocitară", a precizat dr. Holger A. Haenssle, autorul studiului, profesor la departamentul de dermatologie al Universității Heidelberg din Germania.

Totuși, profesorul a ținut să sublinieze că ,,performanța diagnostică a CNN a fost superioară majorității, nu tuturor dermatologilor".
Prin urmare, CNN-ul pare a fi un instrument promițător pentru detectarea melanomului.

Studiul integral îl puteți citi aici.