Искусственный интеллект теперь может быстрее и точнее диагностировать меланому и другие кожные заболевания. Международная команда ученых из Monash University разработала инструмент PanDerm, который анализирует сразу несколько типов снимков кожи — от макрофотографий до дерматоскопических изображений и гистологических слайдов.

Дерматоскопия — метод исследования кожи с помощью специального прибора (дерматоскопа), который увеличивает изображение в 10–40 раз и подсвечивает глубокие слои. Позволяет увидеть структуру родинки, незаметную глазу.

Обычные ИИ-модели в дерматологии работают только с одним видом данных, например, увеличивают снимки родинок, но не умеют сопоставлять разные типы изображений. PanDerm решает эту проблему: он учился на более чем двух миллионах снимков из 11 медицинских центров по всему миру.

Результаты исследования опубликованы в издании Nature Medicine.

Врачи уже протестировали систему. Результаты впечатляют:

• Точность диагностики рака кожи выросла на 11%.
• Медики без узкой специализации в дерматологии стали ошибаться на 16,5% реже.
• ИИ иногда замечает подозрительные изменения еще до того, как их увидит врач.

PanDerm не заменяет дерматолога, а работает с ним в паре. Он оценивает риски, сравнивает снимки, сделанные в разное время, и даже подсчитывает количество родинок. При этом ему нужно в 10 раз меньше размеченных данных, чем другим алгоритмам.

Раньше ИИ мог анализировать только увеличенные фото, а теперь понимает кожу так же, как врач — по совокупности данных, — объясняет аспирант Monash University Сиюань Янь.

Проблема актуальна: 70% людей в мире сталкиваются с кожными заболеваниями. Чем раньше найдут меланому, тем выше шансы на успешное лечение.

PanDerm особенно полезен там, где мало специалистов, — говорит профессор Питер Сойер из Университета Квинсленда. — Он одинаково хорошо работает и в крупных клиниках, и в сельских больницах.

Сейчас инструмент дорабатывают. Ученые хотят проверить, как он справляется с редкими заболеваниями и разными типами кожи.

Главное преимущество PanDerm — не просто высокая точность, а гибкость. Большинство ИИ-решений в медицине заточены под узкие задачи: например, только находят опухоли на МРТ или анализируют мазки. Этот же алгоритм:

• Работает с любыми снимками — от фото на телефон до микроскопических слайдов.
• Помогает не только онкологам, но и терапевтам, что критично для регионов с нехваткой специалистов.
• Улавливает динамику: сравнивает старые и новые фото родинок, что важно для ранней диагностики.

Если внедрить систему в телемедицину, можно снизить нагрузку на дерматологов и ускорить обследование.

Однако исследование не учитывает, как PanDerm поведет себя с атипичными случаями.

Например:

• У людей с темной кожей меланома часто выглядит иначе.
• Рубцы или татуировки могут мешать анализу.
• В тренировочных данных преобладали снимки из западных клиник — как модель справится с азиатскими или африканскими пациентами?

Без таких проверок рано говорить о глобальной применимости.

Ранее мы опубликовали главные медицинские прорывы 2024 года.