Βρείτε μας στο Google News. Πατήστε εδώ!Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) που βασίζεται στη μηχανική μάθηση και στα συνελικτικά δίκτυα νευρώνων (CNN) γίνεται γρήγορα μια ρεαλιστική προοπτική στη δερματολογία. Ο μη μελανωματικός καρκίνος του δέρματος είναι ο πιο κοινός καρκίνος παγκοσμίως και το μελάνωμα είναι μια από τις πιο θανατηφόρες μορφές καρκίνου. Η δερματοσκόπηση έχει βελτιώσει τη διαγνωστική ακρίβεια των γιατρών για την αναγνώριση του καρκίνου του δέρματος, αλλά δυστυχώς παραμένει συγκριτικά χαμηλή. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να προσφέρει ανεκτίμητη βοήθεια στην έγκαιρη αξιολόγηση και διάγνωση του καρκίνου του δέρματος. Την τελευταία δεκαετία, υπήρξε μια σημαντική ανακάλυψη σε νέες έρευνες και δημοσιεύσεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης.
Μελέτες έχουν δείξει ότι οι αλγόριθμοι του CNN μπορούν να ταξινομήσουν δερματικές βλάβες από δερμοσκοπικές εικόνες με ανώτερη ή τουλάχιστον ισοδύναμη απόδοση σε σύγκριση με τους κλινικούς γιατρούς. Παρόλο που οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης έχουν δείξει πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα για τη διάγνωση του καρκίνου του δέρματος σε μελέτες αναγνωστών, η γενίκευση και η δυνατότητα εφαρμογής τους στην καθημερινή κλινική πρακτική παραμένουν ασαφείς. Εδώ προσπαθήσαμε να συνοψίσουμε τις πιθανές παγίδες και τις προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης που υπογραμμίστηκαν σε μελέτες αναγνωστών και να εντοπίσουμε στρατηγικές για την υπέρβαση των περιορισμών σε μελλοντικές μελέτες. Τέλος, προσπαθήσαμε να αναλύσουμε τα πλεονεκτήματα και τις ευκαιρίες που περιμένουν για ένα καλύτερο μέλλον για τη δερματολογία και τους ασθενείς, με την πιθανή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στα ιατρεία μας.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι η ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών ικανών να εκτελούν εργασίες που συνήθως απαιτούν ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως οπτική αντίληψη, αναγνώριση ομιλίας και μετάφραση μεταξύ των γλωσσών. Η έρευνα για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στη δερματολογία περιλαμβάνει την ικανότητα ενός μηχανήματος να ταξινομεί σωστά μια δερματική βλάβη. Ο καρκίνος του δέρματος είναι ο πιο συχνός καρκίνος παγκοσμίως και το μελάνωμα είναι η πιο θανατηφόρα μορφή καρκίνου του δέρματος. Όλοι οι καρκίνοι του δέρματος έχουν καλύτερη πρόγνωση όταν ανιχνεύονται νωρίς στην ανάπτυξή τους, επομένως η έγκαιρη ανίχνευσή τους είναι υψίστης σημασίας. Οι δερματολόγοι χρησιμοποιούν ένα δερματοσκόπιο — έναν εξειδικευμένο μεγεθυντικό φακό για να βελτιώσουν τη διαγνωστική τους ικανότητα. Ωστόσο, ακόμη και με τη χρήση του δερματοσκοπίου, η ικανότητά τους να αναγνωρίζουν τον καρκίνο του δέρματος απέχει πολύ από το να είναι τέλεια.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει την ικανότητα να μαθαίνει από δερμοσκοπικές εικόνες και στη συνέχεια να παρέχει μια διάγνωση βάσει εικόνας. Αρκετές μελέτες συνέκριναν την απόδοση μηχανών και ανθρώπων στην ταξινόμηση των δερματικών βλαβών από αυτές τις εικόνες και έδειξαν ότι τα μηχανήματα μπορούν να ταξινομήσουν τις δερματικές βλάβες ως καλές (και μερικές φορές καλύτερες) από τους ανθρώπους. Ωστόσο, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην καθημερινή κλινική πρακτική παραμένει μια πρόκληση. Σε αυτό το άρθρο, επιχειρούμε να συνοψίσουμε τους περιορισμούς και τις προκλήσεις που βρήκαν οι ερευνητές στις μελέτες τους και παρέχουμε στρατηγικές για τη βελτίωση του σχεδιασμού μελλοντικών μελετών. Τέλος, περιγράφουμε τα πλεονεκτήματα και τις ευκαιρίες που θα μπορούσαν να περιμένουν για ένα καλύτερο μέλλον για τη δερματολογία και τους ασθενείς. Αρκετές μελέτες συνέκριναν την απόδοση μηχανών και ανθρώπων στην ταξινόμηση των δερματικών βλαβών από αυτές τις εικόνες και έδειξαν ότι τα μηχανήματα μπορούν να ταξινομήσουν τις δερματικές βλάβες ως καλές (και μερικές φορές καλύτερες) από τους ανθρώπους. Ωστόσο, η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην καθημερινή κλινική πρακτική παραμένει μια πρόκληση.
Ποιες είναι όμως οι πιθανές παγίδες της τεχνητής νοημοσύνης και τα πλεονεκτήματα από τις ευκαιρίες που υπάρχουν μπροστά μας; Πολλές μελέτες έχουν δείξει ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι επιρρεπή στην παρουσία συγχυτικών παραγόντων, επηρεάζοντας αρνητικά την απόδοσή τους στην ταξινόμηση. Αυτοί οι παράγοντες σχετίζονται κυρίως με μεταβλητές σχετικά με την ποιότητα και την τυποποίηση της εικόνας. Διαταραχές στη μεγέθυνση εικόνας, αντίπαλος «θόρυβος» (προορισμένες διαταραχές όπως σημεία μελανιού που στοχεύουν να «μπερδέψουν» το MLA), περιστροφή εικόνας, χειρισμός φωτεινότητας/αντίθεσης, χάρακες, σημάδια μελανιού, θολές φωτογραφίες και σκοτεινές γωνίες του σωληνωτού φακού είναι όλες οι μεταβλητές που εξαρτώνται από την ποιότητα της εικόνας που παρέχει ένας κλινικός ιατρός. Συγκεκριμένα, μια μελέτη έδειξε ότι ο αλγόριθμος AI φαινόταν πιο πιθανό να ερμηνεύει εικόνες με χάρακες ως κακοήθεις. Ο αλγόριθμος εκπαιδεύτηκε κατά λάθος να αναγνωρίζει τέτοια ευρήματα ως κακοήθη καθώς οι εικόνες που παρουσίαζαν ένα ΜΜ είχαν χάρακες πιο συχνά από τις καλοήθεις βλάβες. Μια άλλη μελέτη διαπίστωσε ότι τα σημάδια του δέρματος επηρέασαν σημαντικά τη σωστή διάγνωση σπίλων από το CNN αυξάνοντας τις βαθμολογίες πιθανότητας μελανώματος και κατά συνέπεια το ποσοστό ψευδώς θετικών, πιθανότατα για τον ίδιο λόγο. Τέλος, μια μελέτη διαπίστωσε ότι η διαγνωστική ακρίβεια των αλγορίθμων AI εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από το εάν η εικόνα είναι εστιασμένη και καλά κεντραρισμένη. Αυτές οι προκαταλήψεις στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης είναι εγγενείς εκτός εάν δοθεί ιδιαίτερη προσοχή στην αντιμετώπιση εισροών με μεταβλητότητα ή στην ενσωμάτωση αυστηρών προτύπων.
Η μηχανική μάθηση παίζει τεράστιο ρόλο στη δερματολογία και στην ανίχνευση του καρκίνου του δέρματος. Οι ευκαιρίες που υπάρχουν μπροστά είναι απεριόριστες, ξεκινώντας από την αυτοματοποιημένη ταξινόμηση του καρκίνου του δέρματος μέσω του CNN, την αυτοματοποιημένη φωτογραφία ολικού σώματος και τη διαδοχική ψηφιακή δερμοσκόπηση έως την πρόληψη ακριβείας AI και την αυτοματοποιημένη τηλεδερμοσκόπηση. Ωστόσο, η εφαρμογή αυτών των αλγορίθμων στην κλινική πράξη είναι πρόωρη. Οι περιορισμοί που αφορούν την έλλειψη γενίκευσης και τυποποίησης, την εμπιστοσύνη των καταναλωτών και την πιθανή υπερδιάγνωση πρέπει να συνεχίσουν να αντιμετωπίζονται προκειμένου αυτές οι νέες τεχνολογίες να εισαχθούν με ασφάλεια στον πραγματικό κόσμο. Σύνολα δεδομένων με διαφορετικές εικόνες και διαφορετικούς πληθυσμούς, η συμπερίληψη μεταδεδομένων και κοντινών εικόνων, τα εργαλεία τμηματοποίησης και η χρήση των προτύπων OOD και DICOM θα βοηθήσουν στην εξάλειψη των σημερινών περιορισμών για μελλοντικές μελέτες. Τελικά, Ο ρόλος του κλινικού ιατρού, ειδικά στους ογκολογικούς ασθενείς παραμένει θεμελιώδης, καθώς κανένα μηχάνημα δεν μπορεί ποτέ να αντικαταστήσει τη σχέση ανθρώπου με άνθρωπο.
