Mesterséges intelligencia a melanóma korai felismerésére
Mesterséges intelligenciát használó eszköz készül a melanóma korai felismerésére az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) munkatársainak közreműködésével.
„Ennek az úgynevezett holisztikus értékelőeszköznek minden egyes beteg sajátos jellemzőit meg kell értenie, ezzel megnyílik az út a melanóma személyre szabott, korai felismerése előtt” – olvasható a SZTAKI közleményében, melyet az MTI tett közzé.
A bőrrák a leggyakoribb, emberekben előforduló, rosszindulatú daganatos megbetegedés, amely egyre gyakoribb. A bőrrák általános kategóriáján belül a melanóma okozza a legtöbb halálozást. A legfrissebb statisztikák szerint a bőrmelanóma jelenleg a hatodik leggyakoribb ráktípus Európában, 2018-ban több mint 144 ezer új esetet diagnosztizáltak.
A melanóma gyógyítható, ha korai stádiumban kezelik. Ha azonban a rákos sejtek terjedése megtörtént (áttétes melanóma), nagyban csökken a betegség gyógyítási lehetősége. Ezért a gyors diagnózis elengedhetetlen ahhoz, hogy a kezelésre még a helyi és áttétes terjedés előtt sor kerüljön.
Az iToBoS projektben új diagnosztikai eszközt fejlesztenek, emellett elkészül egy mesterséges intelligenciát használó kognitív asszisztens is.
Ezekkel az eszközökkel az egészségügyi szakemberek képesek lehetnek a bőrrák átfogó, betegre szabott diagnózisára, illetve nagyobb arányban felismerhető lesz a melanóma.
„A nagyszabású nemzetközi projektben kutatóink hasznosíthatják az adatmenedzsment, az informatikai felhők és a mesterséges intelligencia területén eddig megszerzett tapasztalataikat” – idézték a közleményben Lovas Róbertet, az ELKH Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (SZTAKI) igazgatóhelyettesét.
Az új diagnosztikai eszközben a mesterséges intelligencia legújabb vívmányait is felhasználják, hogy ezzel megkönnyítsék a jelenleg rendelkezésre álló technológiákkal (dermoszkópiás felvételek) már kinyert adatok, illetve az iToBoS-ban javasolt új hardverrel szerzett adatok felhasználását.
Az alapul szolgáló algoritmusok integrálni fogják a különböző forrásokból származó további beteginformációkat (ilyen például a beteg kórtörténete, genomika, minden anyajegy elhelyezkedése, életkor, nem) azért, hogy figyelembe véve az egyes betegek sajátosságait, átfogó, holisztikus értékelést adjanak az egyes anyajegyekről.
A közlemény szerint a páciens szisztematikus, rendszeres vizsgálatával a rendszer képes lesz az egyes anyajegyekben bekövetkező változások meghatározására is. Ez az egyik leginformatívabbnak tartott jellemző a bőrrák felismerésében. A javasolt új megközelítéssel az orvosok a bőrbetegségeket korábban és nagyobb pontossággal diagnosztizálhatják, ezáltal növelve a személyre szabott klinikai döntéshozatal hatékonyságát és eredményességét.