Цифрлық тері мониторингі: AI ерте анықтауды қалай өзгертуде

Тері талдауына қолданылатын жасанды интеллект терең оқыту деп аталатын машина оқытудың бір саласына негізделеді, нақтырақ айтқанда, суреттердегі үлгілерді тануға үйретілген конволюциялық нейрондық желілер. Бұл жүйелер жүздеген мың белгіленген дермоскопиялық және клиникалық фотосуреттерді өңдеу арқылы үйренеді, әртүрлі тері жағдайларымен байланысты визуалды ерекшеліктерді анықтау қабілетін дамытады. Оқыту процесі алгоритмге сарапшы дерматологтар диагноз қойған және қажет болған жағдайда биопсия арқылы расталған суреттерді беру арқылы жүреді.

Көптеген итерациялар барысында желі түс таралуы, текстура, шекара сипаттамалары, құрылымдық ерекшеліктер және нақты диагноздармен корреляцияланған басқа визуалды қасиеттердегі нәзік үлгілерді тануды үйренеді. Нәтижесінде жаңа суретті талдай алатын және әртүрлі ықтимал жағдайлардың ықтималдық бағасын бере алатын жүйе пайда болады. Заманауи AI тері талдау жүйелері ABCDE ережесін бағдарламалық түрде қолданбайды.

Олар кез келген тексеру тізіміне қарағанда әлдеқайда күрделі және нәзік үлгілерді анықтайды. AI-дың маңызды деп есептейтін кейбір ерекшеліктері клиникалық терминологияда тіпті атауы болмауы мүмкін, себебі олар статистикалық тұрғыдан мағыналы, бірақ адам үлгілерін тану үшін көрінбейтін пиксель мәндері арасындағы математикалық қатынастарды білдіреді. Қазіргі AI жүйелері тері зақымдарын классификациялауда бақылау сертификатталған дерматологтармен салыстырғанда дәлдік деңгейлеріне қол жеткізді, бірақ шынайы әлемдегі өнімділік сенімділікке әсер ететін қосымша айнымалыларды қамтиды.!!

Бұл жүйелер үлкен көлемдегі суреттерді тез және тұрақты түрде өңдеуде тамаша, адам бағалаушыларына әсер етуі мүмкін шаршау немесе когнитивтік қателіктерсіз. Дегенмен, AI талдауының қалай жұмыс істейтінін түсіну оның шектеулерін түсінуді де білдіреді. Бұл жүйелер анық диагноздар емес, ықтималдық бағаларын шығарады.

Олар барлық тері түстерін, зақым түрлерін немесе фотосурет жағдайларын тең дәрежеде көрсетпейтін нақты деректер жиынтығында оқытылады. Кіріс суретінің сапасы шығыс бағасының сапасына айтарлықтай әсер етеді, бұл дұрыс фотосурет техникасы маңызды етеді.

Дерматология клиникаларында AI дерматологтың клиникалық пікірін алмастыратын емес, толықтыратын шешім қабылдау құралы ретінде интеграциялануда. Бұл клиникалық жүйелер әдетте стандартталған медициналық жабдықтарды пайдаланып түсірілген дермоскопиялық суреттермен жұмыс істейді, бұл жоғары аналитикалық дәлдікті қолдайтын сурет сапасы мен тұрақтылығын қамтамасыз етеді. Бірнеше клиникалық AI жүйелері қосымша диагностикалық құралдар ретінде пайдалануға реттеуші мақұлдау алды.

Бұл жүйелер пациенттерді тексеру кезінде дермоскопиялық суреттерді нақты уақыт режимінде талдайды және қатерлі ісікпен байланысты ерекшеліктерді көрсететін зақымдарды белгілейді. Дерматолог AI бағалауын өз клиникалық әсерімен бірге көреді, бұл адам немесе машина өз бетінше жіберіп алуы мүмкін нәтижелерді анықтайтын екі көзқарасты бағалауды жасайды. AI-мен жетілдірілген толық дене фотосуреті платформалары тағы бір клиникалық қолдануды білдіреді.

Бұл жүйелер пациенттің тері бетін стандартталған көпкамералық орнату арқылы суретке түсіреді, содан кейін алгоритмдерді пайдаланып, әрбір көрінетін зақымдарды анықтап, каталогтап, бақылап отырады. Келесі тексеру кезінде жүйе жаңа фотосуреттерді базалық суретпен автоматты түрде салыстырады, өлшемі, пішіні немесе түсі өзгерген зақымдарды белгілеп, алдыңғы тексеруде болмаған жаңа зақымдарды көрсетеді. Бұл автоматтандырылған өзгерістерді анықтау дерматологиядағы ең үлкен қиындықтардың бірін шешеді: бір пациентте жүздеген меңдердің арасында нәзік өзгерістерді сенімді түрде анықтау.

Тіпті ең тәжірибелі дерматолог жыл сайынғы тексерулер арасында әр меңнің дәл көрінісін есте сақтай алмайды, бұл AI-мен көмектесетін кезектесіп бақылау клиникалық қабілеттілікті шынайы түрде жақсартады. Зерттеулер меланома анықтаудан тыс дерматологиядағы AI қолданбаларын кеңейтуді жалғастыруда. Базальды клеткалы карцинома, сквамозды клеткалы карцинома, актиндік кератоздар және әртүрлі жақсы жағдайларды анықтау үшін алгоритмдер әзірленіп, жетілдірілуде. Кейбір жүйелер бастапқы медициналық көмек жағдайларында тері шағымдарын триаждауға бағытталған, жалпы практикалық дәрігерлерге қай пациенттердің шұғыл дерматологияға жіберілуі қажет екенін және қайсысының қауіпсіз түрде бақылауға болатынын шешуге көмектеседі.

Смартфон қосымшалары арқылы ұсынылатын тұтынушыға арналған AI тері талдауы технологиялық көмекпен скринингті телефон мен интернет байланысы бар кез келген адамға қолжетімді етті. Бұл қосымшалар пайдаланушыларға тері зақымын суретке түсіріп, бірнеше секунд ішінде AI-мен жасалған бағалау алуға мүмкіндік береді, бұл алдын ала талдауға қолжетімділікті демократияландырады. Тартылыс айқын.

Барлық адамдар дерматологқа оңай қол жеткізе бермейді, географиялық қашықтық, шығындар, күту уақыты немесе хабардарлық себептерімен. Мүмкіндігі бар зақымдарды белгілеп, пайдаланушыларды кәсіби бағалауға шақыратын смартфон қосымшасы, әсіресе дерматологтар жетіспейтін қызмет көрсетілмеген аймақтарда маңызды бос орынды толтырады. Дегенмен, смартфон негізіндегі скрининг елеулі ескертулермен келеді.

Тұтынушы телефон камераларынан алынған сурет сапасы құрылғыға, жарық жағдайларына, қолдың тұрақтылығына және зақымнан қашықтыққа байланысты айтарлықтай өзгереді. Сапалы дермоскопиялық суреттер бойынша оқытылған AI жүйелері тұтынушы смартфондарымен алынған фотосуреттерді өзгермелі шынайы әлем жағдайларында талдағанда әртүрлі нәтиже көрсетуі мүмкін.!! Пайдаланушылар бұл құралдардың алдын ала бағалауларды, диагноздарды емес, беретінін түсінуі керек.

Тұтынушы тері талдау қосымшалары бойынша дәлдік зерттеулері аралас нәтижелер көрсетті. Кейбір қосымшалар бақылау зерттеулерінде жақсы нәтиже көрсетті, ал басқалары қауіпті зақымдарды төмен қауіп ретінде жіктеген алаңдатарлық теріс нәтижелерді көрсетті. Бұл қосымшалардың реттеуші бақылауы ел бойынша әртүрлі, және барлық коммерциялық қолжетімді қосымшалар қатаң клиникалық валидациядан өтпеген.

Ең жауапты смартфон тері талдау қосымшалары өздерін дерматологтар үшін диагностикалық алмастырғыштар емес, пайдаланушыларға кәсіби бағалауды іздеу керек пе, жоқ па, шешуге көмектесетін триаж құралдары ретінде орналастырады. Олар алаңдатарлық бағалаулар алған пайдаланушыларды дерматологияға қабылдауларды жоспарлауға ынталандырады, және көптеген қосымшалар өзін-өзі тексеру және ескерту белгілері туралы білім беру контентін қамтиды.

Тері денсаулығында ИИ-дің рөлін түсінудің ең маңызды принципі - бұл технологиялардың адам тәжірибесін алмастыру емес, толықтыру үшін жасалғандығы. Бұл айырмашылық тек дипломатиялық емес, сонымен қатар адам бақылауын қажет ететін шынайы техникалық және практикалық шектеулерді көрсетеді. ИИ жүйелері науқастың тарихын алу, симптомдардың ұзақтығын сұрау, отбасылық тарихты зерттеу, зақымдануды пальпациялау арқылы текстура мен тереңдікті бағалау немесе дерматологтың бағалауына әсер ететін толық клиникалық контексті интеграциялау қабілетіне ие емес.

Фотосурет тек визуалды ақпаратты қамтиды, ал толық дерматологиялық бағалау тактильді, тарихи және жүйелік ақпаратты қамтиды, оған ешқандай сурет негізіндегі ИИ қол жеткізе алмайды. Дерматологтар қазіргі ИИ жүйелері қайталай алмайтын контекстуалды ойлауды қамтамасыз етеді. Олар егде жастағы науқастың табанындағы зақымданудың жасөспірімнің денесінде бірдей көрінетін зақымданудан әртүрлі мағынасы бар екенін түсінеді.

Олар науқастың дәрі-дәрмек тарихы, иммундық жағдайы немесе генетикалық фоны әртүрлі диагноздардың ықтималдығын өзгертуі мүмкін екенін байқайды. Олар күн сәулесінің зақымдануы, қартаю үлгілері және терінің кең бетіндегі басқа контекстуалды белгілерді байқайды. Оптималды модель ИИ-ді дерматологиялық күтімді бірнеше деңгейде жақсартатын жоғары қабілетті көмекші ретінде орналастырады.

Науқастар үшін ИИ қуатталған өзін-өзі бақылау құралдары кәсіби кездесулер арасында хабардарлықты арттырады және алдын ала скринингті қамтамасыз етеді. Бастапқы медициналық көмек дәрігерлері үшін ИИ триаж жүйелері шұғыл маманға жіберуді қажет ететін науқастарды анықтауға көмектеседі. Дерматологтар үшін ИИ шешім қабылдау жүйелері нәзік табыстарды анықтап, диагностикалық тұрақтылықты жақсартатын екінші пікірді ұсынады.

Бұл ынтымақтастық моделі дерматологтар мен ИИ комбинациялары дерматологтар немесе ИИ-дің жеке-жеке жұмысынан асып түсетін зерттеулерде уәде беретін нәтижелер көрсетті. Адам клиникалық ойлаудың және алгоритмдік үлгі танудың толықтырушы күштері тәуелсіз жұмыс істейтін кез келген тәсілден гөрі мықтырақ анықтау жүйесін құрайды.

Тері денсаулығында ИИ-дің траекториясы келесі онжылдықта тері ауруларын анықтау және бақылауды қайта құратын интеграцияланған, қолжетімді және дәл жүйелерге қарай бағытталып отыр. Бұл технологияның бағытын көрсететін бірнеше жаңа даму бар. Көпмодальды ИИ жүйелері тек суреттерді ғана емес, сонымен қатар науқастардың хабарлаған симптомдарын, медициналық тарихын, генетикалық қауіп факторларын және экологиялық деректерді талдайтын жүйелер әзірленуде.

Бұл кешенді жүйелер дерматологтың жүргізетін толық бағалауына жақын бағалауларды ұсынуды мақсат етеді, бірнеше деректер ағындарын біріктіріп, тек визуалды талдауға сүйенбейді. Федеративті оқыту тәсілдері ИИ тері талдауының қазіргі шектеулерінің бірін шешуі мүмкін: деректер жиынтығының偏见і. Алгоритмдерді әртүрлі популяцияларда сезімтал медициналық суреттерді орталықтандырмай оқыту арқылы федеративті оқыту тері реңктері мен түрлерінде сенімді жұмыс істейтін өкілдік модельдерді жасауға мүмкіндік береді.

Қазіргі жүйелер көбінесе жеңіл тері реңктерінде жақсы жұмыс істейді, өйткені олардың оқу деректер жиынтығы жеңіл тері реңктері бар адамдардың суреттеріне пропорционалды түрде көбірек қамтиды, және бұл теңсіздікті шешу зерттеу басымдылығы болып табылады. Келешекте киюге болатын технологиялар үздіксіз немесе жартылай үздіксіз тері мониторингін қамтамасыз етуі мүмкін. Суретке түсіру мүмкіндігі бар құрылғылар тері беттерін кезең-кезеңмен суретке түсіріп, талдай алады, өзгерістерді автоматты түрде анықтап, назар аударуды қажет ететін зақымданулар туралы пайдаланушыларды хабардар етеді.

Периодтық өзін-өзі тексеруден пассивті үздіксіз мониторингке көшу өзгерістерді тіпті ерте кезеңдерде анықтауға мүмкіндік береді. Электрондық денсаулық жазбаларымен интеграциялау ИИ тері талдауының нәтижелерін науқастың ұзақ мерзімді медициналық жазбасына енгізуге мүмкіндік береді, бұл барлық медициналық қызмет көрсетушілерге қолжетімді болады. Бұл байланыс тері денсаулығы трендтерін науқастың өмір бойы жақсы бақылауға мүмкіндік береді.

Технологиямен бірге дамып келе жатқан реттеуші құрылымдар да бар. ИИ тері талдау құралдары неғұрлым күрделі және кеңінен қолданылған сайын, валидация, дәлдік туралы есеп беру және клиникалық позициялау үшін нақты стандарттар тұтынушылар мен медициналық қызмет көрсетушілерге осы құралдардың кең денсаулық сақтау экожүйесіндегі рөлін түсінуге көмектеседі.