Reti neurali: meglio dei medici per diagnosticare tumori cutanei?

Un gruppo di scienziati californiani ha sviluppato un algoritmo in grado di identificare i tumori cutanei partendo solo da un’immagine fotografica della lesione. L’algoritmo è stato costruito partendo da un dataset di quasi 130.000 immagini cliniche, inclusi 3374 reperti dermoscopici relativi a malattie cutanee.
Gli autori hanno quindi testato l’efficacia diagnostica dello strumento confrontandolo con la valutazione di 21 dermatologi in 3 diverse aree: riconoscimento di un carcinoma cheratinocitico da una cheratosi seborroica benigna, riconoscimento di un melanoma da un nevo benigno e riconoscimento di un melanoma attraverso dermoscopia.
L’algoritmo si è dimostrato all’altezza del compito con una performance paragonabile a quella degli esperti, dimostrando che un’intelligenza artificiale è in grado di classificare i tumori cutanei con un livello di competenza paragonabile a quello di un dermatologo.
Gli autori vorrebbero utilizzare questo strumento per assistere i medici nel monitoraggio e nella diagnosi dei tumori cutanei. La possibilità di inserirlo all’interno di uno smartphone potrebbe estendere la copertura sanitaria al di fuori della pratica clinica, rendendo universalmente disponibile uno strumento diagnostico di vitale importanza.


Fonte: Esteva A, Kuprel B, Novoa RA, Ko J, Swetter SM, Blau HM, Thrun S. Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature. 2017 Feb 2;542(7639):115-118. doi: 10.1038/nature21056. Epub 2017 Jan 25. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28117445

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