Kiváló lehet a bőrrák kiszűrésében a mesterséges intelligencia

Önálló diagnózisra ugyanakkor a technológia még nem igazán alkalmas.

A Német Rákkutatási Központ (DKFZ), a Heidelbergi Egyetemi Bőrklinika és a Nemzeti Daganatos Betegség Központ (NCT) tudósai egy olyan algoritmust fejlesztettek ki, amely képes megítélni a gyanús bőrelváltozásokat.

Egy tanulmány keretében 12 német egyetemi klinika 157 háziorvosa hasonlította össze a tudását a mesterséges intelligencia által támogatott algoritmussal, amelyet korábban 12 378 kép segítségével tanítottak meg a tünetek felismerésére. Mind az orvosoknak, mind a szoftvernek 100 képet kellett kiértékelniük és azt kellett eldönteniük, hogy a felvételen egy anyajegy látható-e vagy egy bőrrákra utaló tünet. A 100 fotóból 20 melanomát ábrázolt, míg 80 anyajegyet. A végeredmény az volt, hogy a 157 bőrgyógyász közül csak 7 tudta megelőzni a programot, 14 ért el hasonló eredményt, míg 136 egyértelműen mögötte végzett. S ebben semmilyen szerepet nem játszott, hogy egy adott orvosnak mi volt a pozíciója és milyen tapasztalatokkal rendelkezett.

Jochen Sven Utikal, a DKFZ klinikai kooperációs egységének vezetője azt mondta, hogy a mesterséges intelligencia használata a jövőben a precíz diagnózisok elkészítése szempontjából egyre fontosabbá válhat a bőrgyógyászatban. Az algoritmus észszerűen kiegészítheti a jelenlegi módszereket és kezeléseket. Ugyanakkor a kutatók ajánlásai alapján a szoftver egyedül nem alkalmas még a diagnózisok elkészítésére, viszont a mobilkészülékeken való használata nagyon is elképzelhető lehet.


Ami problémát jelent, hogy a program kizárólag az anyajegyeket és a bőrrák tüneteit ismeri. Ahogy Alexander Enk, a Heidelbergi Egyetemi Bőrklinika igazgatója rámutatott, egy szakorvosnak akár több mint száz különböző diagnózist is el kell tudnia készíteni és vannak olyan tünetek is, amelyek nagyon ritkák és alig felismerhetők egy felvételről. Éppen ezért nem valószínű az sem, hogy a mesterséges intelligencia tíz év múlva képes lesz az önálló diagnóziskészítésre. Titus Brinker, a DKFZ tudósa hozzátette, hogy ugyanaz a helyzet, mint a robotpilóták esetében: jó időben és a gyakori útvonalakon a robotpilóta hasznos segítő lehet, de nehéz helyzetben továbbra is az emberi pilótának kell beavatkoznia.

Tavaly szeptemberben vált ismertté, hogy a Google gépi tanulási algoritmusát arra képezték ki, hogy a tüdőrák két leggyakoribb típusát nagy pontossággal felismerje, illetve megkülönböztesse egymástól. Ez ugyanaz a mesterséges intelligencia volt, amely a webes konszern online szolgáltatásaiba feltöltött különböző képeken látható arcokat, állatokat és tárgyakat azonosítja, illetve amely diagnózisokat készített a például cukorbetegség miatt bekövetkező szem- és szívbetegségeknél.