Vzniká aplikace do mobilu, která rozezná rakovinu kůže lépe než lidští lékaři

Lidé, kteří si sami stanovují diagnózy podle fotografií na internetu, jsou doposud noční můrou lékařů. Přitom v blízké budoucnosti se z toho možná stane jedna z nejčastějších forem diagnózy.

Nová studie amerických vědců ukázala, že ty nejlepší specializované umělé inteligence už umí rozpoznat rakovinu kůže stejně úspěšně jako ti nejlepší lidští experti. Testovali to na aplikaci, kterou sami vyvinuli: je založená na rozeznávání obrázků, tedy na podobném systému, jako Google rozpoznává fotografie.

„Naším cílem rozhodně není nahrazovat lékaře ani jejich diagnostiku.“

Andre Esteva

Stanford University

Podle vědců, kteří na tomto experimentu pracovali, jde o funkční náhradu návštěv u lékaře, cenově mnohem levnější. Aplikace půjde nainstalovat i do mobilních telefonů, takže by mohla poskytnout špičkovou analýzu i lidem, kteří by se k ní jinak nedostali.

„Doufáme, že jde o první krok k včasné detekci nádorů,“ uvedl pro deník Guardian Andre Esteva, inženýr ze Stanford University, který se na výzkumu podílel.

Rakovina kůže

Rakovina kůže patří mezi nejrozšířenější formy rakoviny. Má několik podob, jednou z těch nejčastějších je melanom – způsobuje 75 % všech úmrtí spojených s rakovinou kůže. Podle zprávy WHO v celém světě ročně zemře v souvislosti s melanomem téměř 50 000 lidí. Přitom melanomy tvoří jen asi pětinu všech rakovinových nádorů kůže.

Protože si lidé přítomnost tohoto vizuálně nápadného nádoru nejčastěji uvědomí vizuálně, rozhodli se na Stanfordu, že vyvinou program, který s identifikací pomůže. Jak postupovali, popsali v odborném časopise Nature. Jejich umělá inteligence je vybavená stále oblíbenějším „deep learningem“ – tedy algoritmy, které se dokáží na dostatečně velkém vzorku dat samy učit. A s tím, jak se rozsah jejich informací zvětšuje, jsou také čím dál schopnější. Zkušenosti tedy umí použít na nových vzorcích dat.

Vědci využili umělou inteligenci od Google, která se původně učila na 1,28 milionu fotografií nejrůznějších objektů. Esteva a jeho kolegové pak tyto základní schopnosti rozlišovat tvary doplnili o 127 000 snímků nejrůznějších kožních nemocí – všechny už byly jasně popsané a klasifikované. Tím byla výuka ukončena a mohlo se začít zkoušet.

Programátoři otestovali schopnosti stroje na 2000 fotografií kožních nádorů, které předtím nemohl vidět. Vědci pochopitelně předem věděli, jaká u nich byla diagnóza, mohli tedy porovnávat úspěšnost umělé inteligence s 21 školenými dermatology.

Z výsledků vyplývá, že stroj je stejně úspěšný (ne-li úspěšnější) jako lidští experti v rozeznávání karcinomů od benigních kožních poruch. U melanomů správně identifikoval 96 procent maligních nádorů a 90 procent neškodných poruch. Průměrný dermatolog ze vzorku testovaných byl schopen správně určit 95 procent melanomů a 76 procent neškodných nádorů.

„Naším cílem rozhodně není nahrazovat lékaře ani jejich diagnostiku,“ uvedl Esteva. „V podstatě jen replikujeme první dvě vyšetření, která provádí dermatolog.“ Systém ještě ani není plně dokončený, podle jeho autorů ještě potřebuje další testování v klinických podmínkách a na mnohem větším vzorku dat – přesto je dle nich velmi slibný a mohl by se uplatnit také v dalších oborech medicíny.