Det har vært mye hånddring rundt kunstig intelligens og roboter som tar bort jobber - etter et nylig anslag kunne AI erstatte opptil seks prosent av jobbene i USA innen 2021. Mens de fleste av dem vil være i kundeservice og transport, nyere studie antyder at minst en jobb som krever høyt kvalifisert arbeidskraft, også kan få litt hjelp fra AI: hudlege.
Susan Scutti ved CNN rapporterer at forskere ved Stanford brukte en dyp læringsalgoritme utviklet av Google for å diagnostisere hudkreft. Teamet lærte algoritmen å sortere bilder og gjenkjenne mønstre ved å mate den bilder av hverdagsobjekter i løpet av en uke. "Vi lærte det med katter og hunder, bord og stoler og alle slags normale hverdagsgjenstander, " Andre Esteva, hovedforfatter på artikkelen som ble publisert denne uken i tidsskriftet Nature, forteller Scutti. "Vi brukte et massivt datasett med godt over en million bilder."
Forskerne matet deretter det nevrale nettverket 129.450 bilder som representerer over 2000 hudsykdommer samlet fra 18 nettgallerier kuratert av lege og bilder fra Stanford University Medical Center.
Nicola Davis hos The Guardian rapporterer at når det nevrale nettverket hadde utblandet hudsykdommer, presenterte teamet det 2000 flere bilder av hudproblemer som nettverket ikke hadde opplevd før, og hvis diagnoser ble bekreftet av biopsi og av et panel på 21 hudleger. Neuralnettverket klarte seg like bra, og noen ganger bedre, som brett-sertifiserte hudleger ved diagnostisering av sykdom fra bildene. Når det gjaldt melanomer, klarte nevrale nettverk å klassifisere 96 prosent av ondartede vekster og 90 prosent av godartede lesjoner, mens menneskelige eksperter identifiserte 95 prosent av maligne sykdommer og 76 prosent av godartede lesjoner.
Esteva sier til Davis at poenget med arbeidet ikke er å erstatte leger, men å bidra til å effektivisere prosessen med screening av føflekker og lesjoner, som kan ta mye tid. "Målet er absolutt ikke å erstatte leger eller erstatte diagnose, " sier han. "Det vi kopierer [er] slags de to første innledende screeningene som en hudlege kan utføre."
Faktisk rapporterer Scutti at forskningen kan føre til en telefon-app som brukere kan bruke for å sjekke avvik på huden. Dette kan også bidra til å bringe hudlegetjenester til områder i verden med begrenset tilgang til helsehjelp og spesialister. "Målet vårt er å bringe ekspertisen til hudleger på toppnivå til steder der dermatologen ikke er tilgjengelig, " sier Sebastian Thrun, grunnlegger av Google X forskningslaboratorium og seniorforfatter av studien.
"Mitt viktigste eureka-øyeblikk var da jeg innså hvor allestedsnærværende smarttelefoner vil være, " sier Esteva i en pressemelding. "Alle vil ha en superdatamaskin i lommene med et antall sensorer i seg, inkludert et kamera. Hva om vi kunne bruke for å visuelt screene for hudkreft? Eller andre plager? ”
Men det er fortsatt noen hindringer å overvinne. Computational biolog Evelina Gabasova ved University of Cambridge forteller Matt Burgess ved Wired UK at det nevrale nettverket kan være flink til å gjenkjenne bilder av høy kvalitet, men det er annerledes enn at noen tar et blunk bakfra i dårlig lys ved hjelp av en mobiltelefon. "Forbeholdet er at [programvaren] for øyeblikket er trent på kliniske bilder, som kan ha forskjellig belysning, men som fortsatt har lignende kvalitet, " sier hun.
Dr. Anjali Mahto, en talsperson for British Skin Foundation sier til Davis at forskningen er spennende, men på samme måte har noen dvelende bekymringer. Mahto påpeker at pasienter ofte ikke er klar over hudkreft og leger ofte finner lesjoner under helkroppsundersøkelser som pasienter ikke var klar over.
