خوارزمية التعلم العميق لتشخيص سرطان الجلد ليس أسوأ من طبيب أمراض جلدية مؤهل

التعلم العميق هو منهجية واعدة لتدريس الخوارزميات ، والتي تشارك في عدد كبير من المجالات (أمن المعلومات ، تحليل نتائج البحث ، التعرف على الصور). أما بالنسبة للتعرف على الصور ، فلا يقتصر الأمر على حقيقة أن الآلة يمكنها تمييز القطة عن الكلب ، كما كان الحال مع شبكة Google العصبية . لا ، قد تكون تقنية مماثلة مفيدة في الطب ، وخاصة الأورام.

قام علماء من ستانفورد بإنشاء نظاميمكنه التشخيص عن طريق تحليل صورة لجلد المريض. أظهرت الاختبارات الحديثة نتائج مثيرة للإعجاب: تم ​​تشخيص الخوارزمية بدقة مثل أطباء الجلد من ذوي الخبرة الواسعة والمؤهلات الخطيرة. لمقارنة إمكانات التكنولوجيا ، طلب مؤلفو المشروع إجراء تشخيص من خلال صورة مناطق الجلد لأشخاص مختلفين بواسطة أطباء أمراض جلدية محترفين (مع التحقق من التشخيص) ، ثم تم عرض نفس الصور على الجهاز.

قال أندريه إستيفا ، أحد مؤلفي الدراسة: "لقد أنشأنا خوارزمية قوية جدًا للتعلم العميق يمكنها التعلم باستخدام البيانات". "بدلاً من البرمجة المشفرة مثل هذا النظام ، ندعه يتخذ قرارات بأنفسنا."

تسمى الخوارزمية "الشبكة العصبية التلافيفية العميقة". تعتمد قدراته على Google Brain.، مشروع Google مصمم لاستكشاف قوة التعلم الآلي. تمكّن القوة الحاسوبية لنظام Google Brain مطوري الجهات الخارجية من إنشاء مشاريع تعلُّم آلي متنوعة. عندما بدأ العلماء العمل ، تمكنت الشبكة العصبية من تحديد أكثر من 1.28 مليون كائن في الصور ، مقسمة إلى عدة آلاف من الفئات المختلفة. لكن كان لدى الباحثين هدف واضح - فقد احتاجوا إلى تدريب الشبكة العصبية للتعرف بشكل صحيح على سرطان الورم والتقرن الدهني ، وأيضًا لتعليم النظام لتمييز هذين المرضين عن بعضهما البعض وفقًا للصور مع مناطق الجلد البشري المصاب.

بالإضافة إلى ذلك ، كان الكمبيوتر بحاجة إلى تمييز هذه العناصر عن بقع العمر العادية والطفح الجلدي والتغيرات المحتملة الأخرى في بنية الجلد. طبيب لديه الكثير من المعرفة والخبرة قادر على القيام بذلك دون أخطاء تقريبًا. والعلماء يضعون على عاتقهم مهمة "تثقيف" مثل هذا المحترف من الشبكة العصبية.



كانت المشكلة أيضًا أن الأخصائيين لم يكن لديهم عينة كبيرة بما فيه الكفايةصور لتدريب النظام. لذلك ، كان عليهم إنشاء قاعدة بيانات صور بأنفسهم. يقول أحد مؤلفي الدراسة: "لقد جمعنا صورًا من الإنترنت وطلبنا من الأطباء مساعدتنا في فرز الصور". التقط المؤلفون بعض الصور من مواقع أجنبية ، لذلك كان من المستحيل في بعض الأحيان فهم ما تم كتابته في الوصف ، حيث كانت النصوص المرفقة باللغة العربية والألمانية واللاتينية ولغات أخرى.



لدراسة حالة منطقة جلد المريض ، غالبًا ما يستخدم أطباء الجلد أداة طبية تسمى منظار الجلد. يعطي مستوى معين من الزيادة ، حتى يتمكن الطبيب من رؤية الجلد بالتفصيل. يوفر الجهاز نفس "الصورة" تقريبًا ، بحيث تكون صورة منطقة الجلد التي تم التقاطها باستخدام هذه الأداة مفهومة لأي طبيب أمراض جلدية من أي بلد في العالم. لسوء حظ المشاركين في الدراسة ، لم يتم التقاط جميع الصور من الإنترنت باستخدام منظار الجلد. زاوية التصوير ، الإضاءة ، درجة الزيادة - كل هذا كان مختلفًا.

ونتيجة لذلك ، حدد العلماء ، الذين قاموا بتحليل 130.000 صورة ، حوالي 2000 نوع مختلف من الأمراض الجلدية. لقد أنشأوا مجموعة بيانات لمكتبة صور ، ثم "أطعموا" كل هذه الشبكات العصبية. تم عرض كل صورة في كتلة منفصلة ، "بكسل" ، مع وصف موجز للمرض. ثم "طُلب" من الخوارزمية إظهار مراحل تطور نفس المرض ، بعد تحديد أنماط التوسيع البؤري سابقًا.


فئات مختلفة من الصور التي حطمت الخوارزمية قاعدة البيانات الأصلية للصور

بعد أن أصبح كل شيء جاهزًا ، قارن مؤلفو المشروع نتائج التشخيص الذي تم إجراؤه مع النظام بالنتائج المعروفة لتشخيص الأمراض الجلدية للمرضى التي أجراها أكثر من عشرين طبيب أمراض جلدية من كلية ستانفورد الطبية. لاختبار الخوارزمية ، استخدم العلماء صورًا عالية الجودة فقط من صنع المحترفين. بلغت دقة التشخيص 91٪ لكل من الخوارزمية والأطباء.

يخطط المؤلفون لتطوير تطورهم تدريجيًا. على وجه الخصوص ، يريد الباحثون إنشاء تطبيق يعمل مباشرة مع صور مناطق الجلد التي بها مناطق مشكلة يقوم المرضى أنفسهم بتنزيلها. هذا ، وفقا للباحثين ، سوف يبسط الوصول إلى الخدمات الطبية لعدد كبير من المرضى. والهواتف الذكية هنا لا تقدر بثمن. يقول أحد المبادرين للمشروع ، وهو يصف عملية تنفيذ العمل من فكرة إلى خدمة عمل: "كانت وجهة نظري الرئيسية في Eureka عندما أدركت كيف ستكون الهواتف الذكية في كل مكان". "أي شخص لديه الآن جهاز كمبيوتر قوي يحتوي على الكثير من أجهزة الاستشعار ، بما في ذلك الكاميرا. ماذا لو كنت تستطيع استخدامه لالتقاط صور لسرطان الجلد أو أنواع أخرى من الأمراض؟ "

على أي حال ، يحتاج الباحثون إلى إجراء المزيد من الاختبارات قبل الانتهاء من التكنولوجيا الخاصة بهم للجماهير من أجل وضع اللمسات الأخيرة على الخوارزمية. في هذه الحالة ، من المهم للغاية معرفة كيفية تصنيف الجهاز للصور.

"إن إمكانات تصنيف الصور بمساعدة الكمبيوتر هي مساعدة ممتازة لأطباء الجلد الذين يمكنهم إجراء تشخيصات أكثر دقة. وقالت سوزان سفيتر ، أستاذة الأمراض الجلدية في جامعة ستانفورد ، "لكن في المستقبل ، من الضروري تأكيد كفاءة الخوارزمية ، ويجب القيام بذلك قبل إدخال هذه الممارسة في المستشفيات".

Source: https://habr.com/ru/post/ar400967/