Нейронная сеть узнала рак по фото

Нейронная сеть узнала рак по фото

Ученые из Стэнфордского университета нашли способ определять рак кожи по фотографии.

По словам ученых, рак кожи — самое распространенное онкологическое заболевание. Выживаемость пациентов в течение пяти лет падает на 14%, если болезнь не диагностирована на ранней стадии, а это значит, что чем быстрее рак найдут, тем выше шансы его вылечить. Диагностику этого типа рака проводят визуально и только потом проверяют диагноз с помощью биопсии, а значит, можно использовать для диагноза фотографии. Ученые решили использовать для диагностики нейронную сеть, которая умеет распознавать изображения.

За основу ученые взяли алгоритм для распознавания изображений, уже разработанный Google, правда, не для постановки диагнозов. Нейронную сеть обучили, использовав почти 130 000 изображений разных видов рака кожи со всего мира, а потом провели испытание, выставив против компьютера коллектив из 21 дерматолога.

Перед врачами и компьютером поставили задачу отличить карциному от кератоза (заболевания, при котором происходит утолщение кожи) и меланому от родинки по 370 снимкам. Все случаи болезней, представленные на фотографиях, уже были на тот момент диагностированы с помощью биопсии. В результате точность диагноза компьютера оказалась такой же, как у врачей-дерматологов.

Пока что алгоритм работает только на компьютере, но ученые хотят перенести его на смартфоны. По их словам, человек сможет просто сфотографировать образование на коже и поставить с помощью приложения диагноз — такой же точный, как если бы пациента осмотрел специалист. К тому же новый метод поможет и врачам. Ученые считают, что нейронные сети и распознавание изображений помогут в визуальной диагностике во многих областях медицины.

Исследование описано в журнале Nature.

Новости партнеров

Оставить комментарий

Вы можете использовать HTML тэги: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.