IA vs. cancro della pelle

La diagnosi precoce è fondamentale per sopravvivere al melanoma, un tipo di tumore maligno responsabile di oltre il 70% dei decessi correlati al cancro della pelle in tutto il mondo, ma le lesioni cutanee pigmentate sospette (SPL) sono così comuni che non è pratico per i medici controllarle tutte. Ora i ricercatori del MIT hanno sviluppato uno strumento in grado di analizzare le foto della pelle scattate con uno smartphone per determinare quali SPL dovrebbero essere valutati da un dermatologo.

I ricercatori, che includono i professori Martha Gray, SM '81, PhD '86, James Collins e Regina Barzilay e il post-dottorato Luis Soenksen, PhD '20, hanno utilizzato reti neurali convoluzionali profonde, algoritmi di apprendimento automatico spesso utilizzati per classificare le immagini.

PER CORTESIA DEI RICERCATORI

Il team ha chiesto ai dermatologi di classificare visivamente le lesioni in 20.388 immagini di 133 pazienti presso l'Ospedale Gregorio Marañón di Madrid e in una serie di immagini disponibili al pubblico. Il sistema è stato addestrato sull'80% di quelle immagini e testato con il resto. Ha distinto oltre il 90,3% degli SPL da lesioni non sospette, pelle e sfondi complessi. È stato anche in grado di classificare il livello di sospettosità.

I nostri ricerca suggerisce che i sistemi che sfruttano la visione artificiale e le reti neurali profonde, quantificando tali segni comuni, possono ottenere un'accuratezza paragonabile a quella di dermatologi esperti, afferma Soenksen. Gli screening potrebbero essere effettuati durante le visite di routine alle cure primarie, o anche dai pazienti stessi.

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