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O algoritmo para o diagnóstico do cancro de pele executa em pé de igualdade com dermatologistas

Um estudo tem sido apresentado agora que impulsionasse a evidência para usar soluções do AI em diagnósticos do cancro de pele. Com um algoritmo planejaram-se, cientistas na universidade da mostra de Gothenburg a capacidade de tecnologia executar a mesmo nível que dermatologistas em avaliar a severidade da melanoma da pele.

O estudo, publicado no jornal da academia americana da dermatologia, e seus resultados são o trabalho de um grupo de investigação no departamento da dermatologia e Venereology na academia de Sahlgrenska, universidade de Gothenburg.

O estudo foi conduzido no hospital da universidade de Sahlgrenska em Gothenburg. Sua finalidade era, com da aprendizagem de máquina (ML), treinar um algoritmo para determinar se a melanoma da pele é invasora e há um risco dele que espalha (metastatizing), ou se permanece em uma fase do crescimento em que é limitado à epiderme, sem o risco de metástase.

O algoritmo foi treinado e validado em 937 imagens dermatoscopic da melanoma, e testado subseqüentemente em 200 casos. Todos os casos incluídos foram diagnosticados por um dermatopathologist.

A maioria das melanoma é encontrada por pacientes um pouco do que doutores. Isto sugere que, na maioria dos casos, o diagnóstico seja relativamente fácil. Antes da cirurgia, contudo, é frequentemente muito mais difícil determinar a fase que a melanoma alcançou.

Para fazer as classificações mais exactas, os dermatologistas usam dermatoscopes -- instrumentos que combinam um tipo de lupa com a iluminação brilhante. Nos últimos anos, o interesse em usar o ML para classificações do tumor de pele aumentou, e diversas publicações mostraram que os algoritmos do ML podem executar em pé de igualdade com, ou mesmo melhoram-no do que, dermatologistas experientes.

O estudo actual está dando agora um impulso mais adicional à pesquisa neste campo. Quando a mesma tarefa da classificação foi executada pelo algoritmo de um lado e por sete dermatologistas independentes nos outro, o resultado era uma tracção.

“Nenhuns dos dermatologistas outperformed significativamente o algoritmo do ML,” indica Sam Polesie, um pesquisador na universidade de Gothenburg e doutor do especialista no hospital da universidade de Sahlgrenska, que é o autor correspondente do estudo.

Em um formulário desenvolvido, o algoritmo podia servir como o apoio na tarefa de avaliar a severidade da melanoma da pele antes da cirurgia. As influências da classificação como extensivo uma operação precisa de ser, e são conseqüentemente importantes para o paciente e o cirurgião.

Os resultados do estudo são interessantes, e a esperança é que o algoritmo pode ser usado como o apoio de decisão clínico no futuro. Mas precisa de refinar mais, e estudos em perspectiva que os pacientes do monitor são ao longo do tempo necessários, demasiado.”

Sam Polesie, pesquisador, universidade de Gothenburg