AI versus huidkanker

Vroege detectie is de sleutel tot het overleven van melanoom, een type kwaadaardige tumor dat verantwoordelijk is voor meer dan 70% van de sterfgevallen door huidkanker wereldwijd, maar verdachte gepigmenteerde huidlaesies (SPL's) komen zo vaak voor dat het voor artsen onpraktisch is om ze allemaal te controleren. Nu hebben MIT-onderzoekers een tool ontwikkeld die met een smartphone gemaakte huidfoto's kan analyseren om te bepalen welke SPL's door een dermatoloog moeten worden beoordeeld.

De onderzoekers, waaronder professoren Martha Gray, SM ’81, PhD ’86, James Collins en Regina Barzilay en postdoc Luis Soenksen, PhD ’20, maakten gebruik van diepe convolutionele neurale netwerken, machinale algoritmen die vaak worden gebruikt om afbeeldingen te classificeren.

MET DANK AAN DE ONDERZOEKERS

Het team liet dermatologen de laesies visueel classificeren in 20.388 afbeeldingen van 133 patiënten in het ziekenhuis Gregorio Marañón in Madrid en een aantal openbaar beschikbare afbeeldingen. Het systeem is getraind op 80% van die beelden en getest met de rest. Het onderscheidde meer dan 90,3% van de SPL's van niet-verdachte laesies, huid en complexe achtergronden. Het was ook in staat om het niveau van achterdocht te classificeren.

Ons Onderzoek suggereert dat systemen die gebruikmaken van computervisie en diepe neurale netwerken, die dergelijke veelvoorkomende symptomen kwantificeren, een vergelijkbare nauwkeurigheid kunnen bereiken als deskundige dermatologen, zegt Soenksen. De screenings kunnen worden gedaan tijdens routinematige eerstelijnszorgbezoeken, of zelfs door patiënten zelf.

zich verstoppen