मेलानोमा को वाइड-एंगल फोटो से संदेह हुआ

COVID-19 महामारी के दौरान, कम और कम रोगियों को संक्रमण के संभावित जोखिम के कारण त्वचा विशेषज्ञ के प्रतीक्षालय में जाने की हिम्मत होती है। टेलेडर्मेटोलॉजी में उछाल और मेलेनोमा स्क्रीनिंग के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की प्रगति अभी समय में हैं। सौम्य या घातक के रूप में वर्णक स्पॉट की रिकॉर्डिंग की पहचान करने के लिए फ़ोटो और कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करने के लिए अब तक प्रयास किए गए हैं - लेकिन केवल मध्यम सफलता के साथ।

कई नेवी स्क्रीन

अब, अमेरिका के त्वचा विशेषज्ञों ने आईटी विशेषज्ञों के साथ मिलकर डीप कन्वीन्यूशनल न्यूरल नेटवर्क्स (DCNN) का उपयोग कर एक AI सिस्टम विकसित किया है, ताकि यह मानक कैमरों के साथ ली गई चौड़े कोण वाली तस्वीरों का भी आकलन कर सके। पिछली प्रणालियों में अंतर चौड़े कोण के दृश्य में निहित है, अर्थात् फ़ोटो जिसमें एक ही समय में कई घाव देखे जा सकते हैं।

बदसूरत बत्तख का शिकार

"संदिग्ध" या "हानिरहित" के रूप में एक छवि में कई घावों के बीच अंतर करने के लिए, सिस्टम में "बदसूरत बत्तख का बच्चा मापदंड" भी खिलाया गया था। यह मानदंड, जो पहली बार 1998 में शुरू किया गया था, इस तथ्य पर आधारित है कि एक मरीज के जन्मचिह्न अधिकतर समान होते हैं और एक घातक मेलेनोमा इसकी भिन्नता के कारण एक बदसूरत बत्तख की तरह बाहर खड़ा होता है।

90% से अधिक विशिष्टता

एआई प्रणाली को 133 रोगियों से लिए गए 20,388 चौड़े कोण वाले जोखिमों से प्रशिक्षित किया गया था। छवियों को आमतौर पर विभिन्न उपभोक्ता कैमरों और तीन विशिष्ट त्वचा विशेषज्ञों के मेल द्वारा वर्गीकृत घावों के साथ लिया गया था।

कुल मिलाकर, नई प्रणाली हासिल की

  • 90.3% से अधिक की संवेदनशीलता (95% आत्मविश्वास अंतराल 90.0-90.6)
  • 89.9% की एक विशिष्टता (95% CI 89.6-90.2%)
  • और 86.56% की सटीकता

संदिग्ध घावों, त्वचा और जटिल पृष्ठभूमि से अलग होने में।

पारिवारिक चिकित्सक द्वारा वर्णक घावों की रफ स्क्रीनिंग

एआई और वाइड-एंगल तस्वीरों का यह संयोजन एक बोझिल व्यक्तिगत घाव छवि की आवश्यकता को समाप्त करता है। इसलिए, यह विधि सामान्य चिकित्सक के दौरे के भीतर एक पिगमेंटेड घाव के संदेह का त्वरित और सटीक आकलन करने में सक्षम हो सकती है। यह बदले में जल्दी से आगे निदान शुरू कर सकता है जो मेलेनोमा के संदेह और पूर्व उपचार की पुष्टि करता है। इसका मतलब यह भी हो सकता है कि स्वास्थ्य प्रणाली में संसाधनों का बेहतर उपयोग किया जाता है, लेखक निष्कर्ष निकालते हैं।

!-- GDPR -->