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L'algoritmo per la diagnosi del cancro di interfaccia esegue alla pari dei dermatologi

Uno studio ora è stato presentato che amplifica la prova per utilizzare le soluzioni di AI nei sistemi diagnostici del cancro di interfaccia. Con un algoritmo si sono inventati, scienziati all'università di manifestazione di Gothenburg la capacità della tecnologia di eseguire allo stesso livello dei dermatologi nella valutazione della severità del melanoma dell'interfaccia.

Lo studio, pubblicato nel giornale dell'accademia americana della dermatologia ed i sui risultati sono il lavoro di un gruppo di ricerca al dipartimento della dermatologia e la venereologia all'accademia di Sahlgrenska, università di Gothenburg.

Gli studi sono stati intrapresi all'ospedale universitario di Sahlgrenska a Gothenburg. Il suo scopo era, con l'apprendimento automatico (ML), preparare un algoritmo per determinare se il melanoma dell'interfaccia è dilagante e c'è un rischio di che si sparge (metastatizing), o se rimane in una fase della crescita in cui è limitato all'epidermide, senza il rischio di metastasi.

L'algoritmo è stato preparato e convalidato stato su 937 immagini dermatoscopic del melanoma e successivamente è provato stato su 200 casi. Tutti i casi inclusi sono stati diagnosticati da un dermatopathologist.

La maggior parte dei melanomi è trovata dai pazienti piuttosto che medici. Ciò suggerisce che, nella maggior parte dei casi, la diagnosi sia relativamente facile. Prima di chirurgia, tuttavia, è spesso molto più difficile da determinare la fase che il melanoma ha raggiunto.

Per rendere le classificazioni più accurate, i dermatologi usano i dermatoscopes -- strumenti che combinano un tipo di lente d'ingrandimento con l'illuminazione luminosa. Negli ultimi anni, l'interesse nel usando il ml per le classificazioni del tumore di interfaccia è aumentato e parecchie pubblicazioni hanno indicato che gli algoritmi di ml possono eseguire alla pari di, o persino migliorano che, dermatologi con esperienza.

Lo studio corrente ora sta dando una spinta ulteriore alla ricerca in materia. Quando lo stesso compito di classificazione è stato eseguito dall'algoritmo da un lato e da sette dermatologi indipendenti d'altro canto, il risultato era un tiraggio.

“Nessuno dei dermatologi hanno superato significativamente l'algoritmo di ml,„ indica Sam Polesie, un ricercatore all'università di Gothenburg e medico dello specialista all'ospedale universitario di Sahlgrenska, che è l'autore corrispondente dello studio.

In un modulo sviluppato, l'algoritmo ha potuto servire da supporto nel compito di valutazione della severità del melanoma dell'interfaccia prima di chirurgia. Le influenze di classificazione quanto esteso un'operazione deve essere ed è quindi importanti per sia il paziente che il chirurgo.

I risultati dello studio sono interessanti e la speranza è che l'algoritmo può essere usato come ausilio decisionale clinico in futuro. Ma deve raffinare più ulteriormente e studi prospettivi che i pazienti del video sono necessari col passare del tempo, anche.„

Sam Polesie, ricercatore, università di Gothenburg