Wykorzystanie sztucznej inteligencji do obserwacji gwiazd na potrzeby wykrywania raka skóry
Złoty standard w wykrywaniu nowotworów skóry jest wciąż dość czasochłonny i mało skuteczny. Aby dostrzec wczesne oznaki czerniaka (rodzaj raka skóry), dermatolodzy muszą badać i monitorować pieprzyki, czyli znamiona skórne(odnośnik otworzy się w nowym oknie), a pacjenci z wieloma znamionami muszą nauczyć się dodatkowo skutecznej samokontroli. Do wsparcia tego procesu monitorowania stosuje się metodę fotografowania całego ciała(odnośnik otworzy się w nowym oknie) (ang. total body photography, TBP), polegającą na wykonywaniu szerokokątnych zdjęć ciała pacjenta w znormalizowanych warunkach, aby zapewnić spójność wszystkich zdjęć. Mimo to badania kontrolne pacjentów nadal przeprowadzane są osobiście, a zdjęcia służą jedynie za wizualny punkt odniesienia. Tymczasem zachorowalność na czerniaka rośnie na całym świecie. Kluczowe znaczenie ma wczesna diagnoza: u ponad 95 % osób zdiagnozowanych we wczesnym stadium choroby wskaźnik przeżycia wynosi co najmniej pięć lat, w porównaniu z dużo niższym wskaźnikiem u osób zdiagnozowanych w zaawansowanym stadium choroby. W ramach finansowanego przez Europejską Radę ds. Badań Naukowych(odnośnik otworzy się w nowym oknie) projektu MOLEGAZER naukowcy przekształcili algorytm wykorzystywany do monitorowania nocnego nieba w taki, który jest w stanie wyłapać zmieniające się znamiona i zidentyfikować potencjalne nowotwory skóry na ludzkiej skórze. „MOLEGAZER to projekt, którego celem jest zautomatyzowanie wykrywania znamion, monitorowanie ich zmian i pomoc klinicystom we wczesnym diagnozowaniu czerniaka”, stwierdza Mark Sullivan(odnośnik otworzy się w nowym oknie), profesor astrofizyki na Uniwersytecie w Southampton.
W jaki sposób algorytmy skanują nocne niebo
Algorytmy wykorzystywane w ramach projektu MOLEGAZER odnajdują zmiany na obrazach astronomicznych, takie jak eksplodujące gwiazdy. „Nasze obiekty astronomiczne badają niebo co kilka nocy, wykrywając miliony gwiazd i galaktyk”, dodaje Sullivan. Algorytmy te odnajdują powiązane piksele obrazów, które różnią się od poziomu tła i są monitorowane na przestrzeni czasu pod kątem zmian takich właściwości jak kształt, rozmiar i jasność. Następnie algorytmy lokalizują interesujące obiekty na podstawie tego, jak zmieniają się te właściwości.
Przystosowanie algorytmów na potrzeby obrazowania skóry
W astronomii najłatwiej dostrzec najjaśniejsze obiekty. „Niestety, znamiona nie świecą!”, mówi Sullivan. „Zamiast tego wstępnie przetwarzamy nasze zdjęcia tak, by zwiększyć intensywność znamienia w stosunku do reszty ciała”. Podczas gdy kształty gwiazd, galaktyk i supernowych płynnie wtapiają się w tło, czerniak wyraźnie odznacza się na tle skóry. „W rzeczywistości zadziałało to na naszą korzyść, ponieważ proste algorytmy do wykrywania krawędzi były w stanie wiarygodnie podzielić znamiona, a informacje te zostały następnie połączone z naszymi mapami intensywności, aby z dużą pewnością wybrać interesujące regiony do obserwacji dermatologicznej”, wyjaśnia. Zespół projektu MOLEGAZER stworzył zbiór danych TBP pacjentów z wysokim ryzykiem wystąpienia czerniaka. Badacze stworzyli również bazę danych wszystkich punktów na skórze zidentyfikowanych na tych zdjęciach.
Dostosowywanie SI do charakterystyki ludzkiej skóry
Naukowcy kontynuują dopracowywanie i ulepszanie algorytmów w cyklu aktywnego uczenia się, w którym dermatolodzy dokonują oględzin zdjęć regionów, w których algorytm wykazuje największą niepewność. Takie subtelne stymulowanie algorytmów trenuje je, aby z większą pewnością oddzielały nietypowe znamiona lub zmiany czerniakowe od innych niegroźnych obiektów na ciele pacjenta. Kolejnym etapem jest wdrożenie i przetestowanie tego podejścia na większej liczbie osób – i o różnych typach skóry. Rubeta Matin(odnośnik otworzy się w nowym oknie), konsultantka dermatologiczna w Oksfordzkich Szpitalach Uniwersyteckich NHS Foundation Trust i członkini zespołu projektu MOLEGAZER, mówi: „To narzędzie wspomagające dla klinicystów ma ogromny potencjał w zakresie optymalizacji monitorowania znacznej części populacji – osób, które na swoim ciele mają powyżej 60 pieprzyków i w przeciwnym razie rozpoznanie u nich podejrzenia czerniaka stanowiłoby duże wyzwanie”.
