Umetna inteligenca je podroฤje, ki se razvija s pospeลกeno hitrostjo. Tudi tam, kjer se je ลกe pred nedavnim zdelo, da je ฤloveลกka prisotnost praktiฤno nepogreลกljiva, se odpirajo nove moลพnosti avtomatizacije. Zdi se, da je eno od takลกnih podroฤij tudi dermatologija oziroma diagnostika v zdravstvu. ฤeprav najverjetneje ne bo mogoฤe povsem odpraviti potrebe po ฤloveลกkem vloลพku (oziroma vsaj preverjanju), lahko umetna inteligenca poskrbi za skorajda osupljivo natanฤne diagnoze. V zadnjem ฤasu je bilo objavljenih kar nekaj zanimivih ลกtudij, ki to potrjujejo. Ena od njih je nastala na podlagi raziskave, ki so jo izvedli raziskovalci z univerze v ลกvedskem mestu Gรถteborg. ล lo je za preverjanje uspeลกnosti umetne inteligence pri ocenjevanju resnosti oziroma stadija melanoma โ najnevarnejลกe oblike koลพnega raka โฆ
Osnova raziskave je bilo primerjanje uspeลกnosti algoritmov in mnenja dermatologov
Raziskovalci, ki so o svojih izsledkih poroฤali v ฤlanku, objavljenem v reviji Journal of the American Academy of Dermatology, so s pomoฤjo metode strojnega uฤenja ustvarili algoritem, katerega naloga je ocenjevanje invazivnosti koลพnega melanoma in ocena tveganja za t. i. metastaze, torej za razลกiritev bolezenskega procesa v druge dele telesa. ยปUrjenjeยซ algoritma je potekalo na skoraj 1000 dermatoskopskih slikah melanoma, nato pa je sledilo ลกe testiranje algoritma na 200 primerih. ล lo je za primere, pri katerih je bila obenem podana tudi klasiฤna diagnoza, ki so jo prispevali dermatologi oziroma dermatopatologi.
Klasifikacija stadija bolezni pri melanomu je lahko precej zahtevna
Veฤino primerov melanoma sicer odkrijejo pacienti sami, ne zdravniki. To pomeni, da je osnovno prepoznavanje simptomov precej enostavno, ฤe seveda skrbimo za redno izvajanje pregledov koลพe, vkljuฤno z malce bolj skritimi obmoฤji. ฤeprav pacienti ne morejo podati konฤne diagnoze, gre torej vendarle za eno tistih bolezni, ki ne spadajo med ยปtihe ubijalceยซ. Za zaznavanje opozorilnih znakov niso potrebne kompleksne zdravstvene preiskave, saj je mogoฤe simptome, torej nenavadne koลพne spremembe, zaznati s prostim oฤesom. Po drugi strani pa je doloฤanje faze oziroma stadija bolezni, ki je potrebno pred potencialno operacijo, precej zahtevnejลกe. Pri klasifikaciji si dermatologi pomagajo s t. i. dermatoskopi. Gre za pripomoฤke, katerih osnovni del je posebno poveฤevalno steklo z moฤno osvetlitvijo.
Vฤasih so lahko algoritmi celo uspeลกnejลกi od dermatologov
V zadnjih letih je bilo mogoฤe opaziti poveฤano zanimanje za moลพnosti uporabe umetne inteligence oziroma strojnega uฤenja pri klasifikaciji razliฤnih vrst/stadijev melanoma. V znanstvenih revijah se je tako pojavilo kar nekaj ลกtudij, katerih izsledki so nakazovali, da se algoritmi brez posebnih teลพav kosajo z dermatologi. ล e veฤ: v doloฤenih primerih so bili algoritmi pri klasifikaciji bolezni celo uspeลกnejลกi od izkuลกenih zdravnikov, ki so se s tovrstnim klasificiranjem sreฤevali veฤino svoje kariere. Podobne rezultate je prinesla tudi raziskava ลกvedskih raziskovalcev. Uspeลกnost dermatologov in algoritma je bila namreฤ praktiฤno identiฤna.
Koristen pripomoฤek, ki pa najverjetneje ne bo mogel povsem nadomestiti zdravniลกke ocene
Algoritem je lahko torej izjemno natanฤen, vendar se veฤinoma ne omenja kot popolna zamenjava za dermatologe, ampak predvsem kot moลพna pomoฤ pri klasifikaciji. Pravilna klasifikacija je sicer pri melanomu izjemno pomembna. Nujna je namreฤ za doloฤanje obsega operacije, kar pomeni, da je pomembna tako za bolnike kot za kirurge. ฤeprav so algoritmi ลพe zdaj zelo uspeลกni pri opravljanju svoje naloge, so naฤrtovane nadaljnje izboljลกave, s katerimi naj bi bilo mogoฤe ลกe poveฤati njihovo preciznost in zanesljivost. Vsekakor gre torej za zanimivo podroฤje raziskav, ki ga je vredno spremljati โ tako v povezavi s koลพnim rakom in dermatologijo kot z zdravstvom nasploh.