Было много скандалов из-за того, что искусственный интеллект и роботы убирали рабочие места - по одной недавней оценке, ИИ может заменить до шести процентов рабочих мест в США к 2021 году. Хотя большинство из них будут заняты в сфере обслуживания клиентов и транспорта, Недавнее исследование показывает, что по крайней мере одна работа, требующая высококвалифицированной рабочей силы, могла бы также получить некоторую помощь от AI: дерматолог.
Сьюзен Скутти из CNN сообщает, что исследователи из Стэнфорда использовали алгоритм глубокого обучения, разработанный Google для диагностики рака кожи. Команда научила алгоритму сортировать изображения и распознавать закономерности, передавая им изображения повседневных предметов в течение недели. «Мы учили его кошкам и собакам, а также столам, стульям и всевозможным обычным предметам быта», - говорит Скатти, ведущий автор статьи, опубликованной на этой неделе в журнале Nature, Андре Эстева. «Мы использовали огромный набор данных, содержащий более миллиона изображений».
Затем исследователи предоставили нейронной сети 129 450 изображений, представляющих более 2000 заболеваний кожи, собранных из 18 онлайн-галерей, курируемых врачом, и изображения из медицинского центра Стэнфордского университета.
Никола Дэвис из The Guardian сообщает, что после того, как нейронная сеть обострилась при кожных заболеваниях, команда представила ему еще 2000 изображений проблем с кожей, с которыми сеть не сталкивалась раньше и чьи диагнозы были подтверждены биопсией и группой из 21 человека. дерматологи. Нейронная сеть работала так же, а иногда и лучше, как дерматологи, сертифицированные Правлением, при диагностике заболеваний по изображениям. Когда дело дошло до меланом, нейронная сеть была в состоянии классифицировать 96 процентов злокачественных новообразований и 90 процентов доброкачественных поражений, в то время как человеческие эксперты определили 95 процентов злокачественных новообразований и 76 процентов доброкачественных поражений.
Эстева говорит Дэвису, что цель работы не в том, чтобы заменить врачей, а в том, чтобы упростить процесс скрининга родинок и поражений, который может занять много времени. «Цель абсолютно не заменить врачей и не поставить диагноз», - говорит он. «То, что мы копируем, - это своего рода первые два начальных скрининга, которые мог бы выполнить дерматолог».
На самом деле, Scutti сообщает, что исследование может привести к созданию телефонного приложения, которое пользователи могут использовать для проверки аномалий на своей коже. Это также может помочь доставить дерматологические услуги в районы мира с ограниченным доступом к медицинской помощи и специалистам. «Наша цель - привнести опыт высокопоставленных дерматологов в места, где дерматолог недоступен», - говорит Себастьян Трун, основатель исследовательской лаборатории Google X и старший автор исследования.
«Мой главный момент для Эврики был, когда я понял, насколько будут вездесущими смартфоны, - говорит Эстева в пресс-релизе. - У каждого будет суперкомпьютер в кармане с несколькими датчиками, включая камеру. Что если мы могли бы использовать это, чтобы визуально проверить на рак кожи? Или другие болезни? ”
Но есть еще некоторые препятствия, которые нужно преодолеть. Вычислительный биолог Эвелина Габасова из Кембриджского университета говорит Мэтту Берджесу из Wired UK, что нейронная сеть может хорошо распознавать изображения высокого качества, но это отличается от того, что кто-то делает снимок в тылу при плохом освещении с помощью мобильного телефона. «Предостережение заключается в том, что на данный момент [программное обеспечение] обучено работе с клиническими изображениями, которые могут иметь различное освещение, но при этом иметь одинаковое качество», - говорит она.
Д-р Анджали Махто, представитель Британского фонда кожи, говорит Дэвису, что исследование является захватывающим, но также имеет некоторые проблемы. Махто отмечает, что пациенты часто не знают о раке кожи, и доктор часто обнаруживает повреждения во время полных обследований, о которых пациенты не знали.
