Нейросеть научилась распознавать рак кожи не хуже дерматологов

Средство для распознавания различных видов рака кожи, основанное на нейросети, справилось с заданием по диагностике не хуже, чем 21 сертифицированный дерматолог. Научная статья об этом опубликована в Nature.

Важнейшим средством диагностики рака кожи до сих пор остаётся визуальный осмотр пациента. Автоматизировать его непросто, так как фотографии подавляющего большинства патологических состояний кожи содержат много пикселей, которые для искусственного интеллекта ничем не отличаются. Тем не менее новая нейросеть, созданная специалистами из Стэнфордского университета, смогла отличить себорейный кератоз от плоскоклеточной карциномы, а также родинки от проявления меланом. В обоих указанных парах первое новообразование доброкачественное, а второе — злокачественное. Плоскоклеточная карцинома — наиболее распространённый рак кожи, а меланома среди прочих раков кожи чаще всего приводит к гибели пациента.

В способности отличать опасные заболевания от относительно безобидных нейросеть "соревновалась" с 21 дерматологом, который рассматривал снимки кожи, поражённой одним из этих двух заболеваний. В каждом случае диагноз человека, чью кожу фотографировали, был подтверждён биопсией, однако каким он точно был, врачи не знали, когда оценивали снимки. "Не знала" этого и нейросеть. Тем не менее доля верных узнаваний карциномы (и, соответственно, кератоза) у неё оказалась такой же, как у дерматологов.

Чтобы достичь такой точности, нейросеть тренировали на 129 450 снимках кожи, на которых в сумме было показано 2032 различных дерматологических заболевания. На данный момент это крупнейшая база данных, которую "показали" нейросети, — её объём в сотни раз превышает объём использованных ранее аналогов. Каждое изображение показывали в паре с верным диагнозом. Никаких других данных, кроме "чистых" пикселей и названий диагнозов, сеть не получала. 

Авторы статьи, опираясь на более ранние исследования, рассчитывают, что диагностика аналогичной точности с помощью обычных гаджетов с использованием аналогичной технологии будет доступна 6,3 миллиарда человек, то есть большинству населения Земли, уже к 2021 году. Это существенно снизит затраты на борьбу с различными видами рака кожи.