Исследование, проведенное под руководством Алию Тетенги Ибрагима и его команды из Университета Ахмаду Белло и опубликованное в журнале Data Science and Management 2 ноября 2024 года, представляет инновационную модель искусственного интеллекта, которая может произвести революцию в методах диагностики рака кожи дерматологами.
Используя возможности трансферного обучения и увеличения времени тестирования (TTA), команда разработала модель, которая классифицирует поражения кожи по семи различным категориям. Их работа представляет собой значительный шаг вперед в дерматологических исследованиях, предлагая новую надежду на улучшение точности диагностики и ухода за пациентами.
В этом новаторском исследовании Ибрагим и его коллеги разработали сложную модель глубокого обучения, которая объединяет пять современных моделей трансферного обучения для классификации поражений кожи по таким категориям, как меланома, базальноклеточная карцинома и доброкачественный кератоз, среди прочих. Обученная на обширном наборе данных HAM10000 из более чем 10 000 дерматоскопических изображений, модель достигла впечатляющего уровня точности 94,49%.
Ключевым новшеством в этом исследовании является использование TTA — метода, который искусственно увеличивает набор данных путем применения случайных модификаций к тестовым изображениям. Это повышает способность модели обобщать широкий спектр поражений кожи , улучшая точность диагностики. Подход взвешенного ансамбля, который объединяет сильные стороны отдельных моделей, превосходит другие текущие методы в этой области, предлагая мощный инструмент для дерматологической диагностики.
«Внедрение глубокого обучения в дерматологию — это не просто достижение, это необходимость», — говорит ведущий исследователь Ибрагим.
«Высокая точность нашей модели может сократить необходимость в ненужных биопсиях и способствовать более раннему выявлению, в конечном итоге спасая жизни, помогая дерматологам принимать более обоснованные решения. Этот прорыв является ярким примером того, как ИИ может дополнить медицинский опыт и оказать важную поддержку в борьбе с раком кожи».
Потенциальные возможности применения этой модели ИИ в клинических условиях огромны. Она может оптимизировать процесс диагностики, сократить расходы на здравоохранение и улучшить уход за пациентами, особенно в регионах с ограниченным доступом к дерматологической экспертизе. Интеграция этой технологии в платформы телемедицины может демократизировать доступ к диагностике рака кожи, предоставляя передовую медицинскую помощь малообеспеченным слоям населения.
Благодаря повышению точности диагностики рака кожи это исследование может изменить мировое здравоохранение, сделав жизненно важную диагностику более доступной и недорогой для людей во всем мире.