Телемедицина поможет дерматологам диагностировать сложные случаи

Медицинские гаджеты и мобильные устройства с интегрированной системой «искусственный интеллект» справляются со своими обязанностями не хуже опытных врачей-практиков.

Некоторые медики и чиновники от медицины склонны видеть в успехах телемедицины угрозу для своей профессии. Самообучающиеся устройства, как им кажется, смогут не только подменить, но и вытеснить специалистов.

Действительно, такая угроза существует, но лишь для непрофессионалов, случайных для медицины людей. А для врачей, постоянно совершенствующих свои навыки, приобретающих знания и опыт на конференциях и мастер-классах своих коллег, инновационные технологии останутся лишь помощниками. Именно на такой позиции основывают свою деятельность специалисты компании IBM.

Предварительные работы

В настоящее время коллектив компании занят разработкой и тестированием самообучающейся платформы. Интегрированный в нее алгоритм позволит анализировать фотографии проблемных участков кожи и распознавать меланому.

Для разработки инновационной платформы было изучено и обработано 1300 снимков, полученных в ходе лечения реальных пациентов. Научное и медицинское сопровождение проекта осуществляют дерматологи Мемориальной онкологической больницы Слоан Кеттеринг.

Рабочий процесс

Для обучения компьютерной системы использовались 80% предложенных снимков, а для тестирования созданного алгоритма разработчики отобрали лишь 20% снимков (100 фотографий, из них лишь 50% изображали меланому). Причем, лишь небольшая часть из 1300 фотографий отображала меланому.

Параллельно для тестирования нового продукта пригласили 8 дерматологов. Алгоритм был подвергнут испытанию по таким параметрам:

1. Чувствительность. Компьютерная система и дерматологи показали одинаковые результаты, сумев правильно идентифицировать предъявленные фотографии в 82% случаев.
2. Точность. Дерматологи правильно распознали меланому в 70% случаев, а алгоритм – в 76%.
3. Специфичность. Компьютерная программа справилась в 62% случаев, а дерматологи смогли детализировать изображения лишь в 59% случаев.
4. Четкость.

Результатами работы специалисты IBM пока не очень довольны. Они считают, что устойчивой комбинации необходимых параметров, которая могла бы стать рабочей основой алгоритма, не создано. После доработки платформы планируется использовать для обучения и тестирования программы более репрезентативную базу (с меньшим количеством снимков, содержащих изображение меланомы), что более соответствует международной дерматологической практике.