Kako veštačka inteligencija može revolucionirati dijagnozu melanoma
Share
Table of Contents
- Ključne Tačke
- Uvod
- Razvoj SegFusion Framework-a
- Prikupljanje i analiza podataka
- Kako SegFusion funkcioniše
- Budućnost dijagnostike raka uz pomoć AI
- Često Postavljana Pitanja (FAQ)
Ključne Tačke
- Razvijen je hibridni sistem pod nazivom SegFusion Framework koji koristi veštačku inteligenciju za poboljšanje dijagnoze melanoma.
- Ovaj sistem postigao je tačnost dijagnostike melanoma od 99,01%, što ga čini superiornijim u odnosu na tradicionalne pristupe.
- Planovi za budućnost uključuju proširenje sistema za dijagnostiku drugih vrsta raka i razvoj aplikacije za dermatologe.
Uvod
Melanom, najseriozniji oblik raka kože, predstavlja ozbiljan zdravstveni izazov u savremenom društvu. Prema podacima Američke akademije dermatologije, do 2025. godine očekuje se dijagnostika oko 212.000 novih slučajeva melanoma u Sjedinjenim Američkim Državama. Ovaj oblik raka, ukoliko se ne otkrije na vreme, može se proširiti na limfne čvorove i unutrašnje organe, što može imati fatalne posledice. U kontekstu ovo ozbiljnog problema, istraživači sa Univerziteta Northeastern razvili su inovativni sistem koji koristi veštačku inteligenciju za raniju i precizniju dijagnozu melanoma—SegFusion Framework.
Ovaj članak objašnjava kako SegFusion funkcioniše, koje tehnologije se koriste u njegovom razvoju i kako bi mogao promeniti pristup dijagnostici raka u budućnosti.
Razvoj SegFusion Framework-a
Pristup istraživača
Divya Chaudhary, asistent i predavač na Univerzitetu Northeastern, zajedno sa postdiplomcem Peng Zhangom, stvorili su SegFusion Framework koristeći spoj dve moćne tehnike dubokog učenja. Ova metoda omogućava efikasan proces prepoznavanja melanoma kroz analizu slika kože. U osnovi, sistem koristi dva modela: jedan identifikuje sumnjive tačke na koži, dok drugi analizira te tačke kako bi odredio da li su kancerogene ili ne.
Testiranjem na međunarodnom skupu podataka za slikanje kože (International Skin Imaging Collaboration 2020), SegFusion je pokazao izvanredne rezultate, prepoznajući melanom sa tačnošću od 99.01%. Ova tačnost nadmašila je performanse drugih tradicionalnih modela, kao što su ResNet-101+SVM i NasNet.
Tehnološki okvir
U razvoju SegFusion-a korišćene su arhitekture U-Net i EfficientNet. U-Net je posebno koristan za segmentaciju sumnjivih oblasti na slikama kože, dok EfficientNet optimizuje proces klasifikacije tih oblasti. Ovaj hibridni model omogućava precizniju procenu i bržu obradu podataka, što može značajno unaprediti dijagnostički proces.
Prikupljanje i analiza podataka
Za obuku sistema, istraživači su koristili dva značajna skupa dermatoloških slika. Prvi, HAM10000, sadrži više od 10.000 slika pigmentnih lezija, što ga čini idealnim za treniranje modela segmentacije. Drugi, ISIC 2020, sadrži više od 33.000 slika označenih kao melanom ili ne.
Kako bi obezbedili ravnotežu u učenju modela, istraživači su implementirali strategije kao što su oversampling pozitivnih i undersampling negativnih slučajeva, jer su slučajevi melanoma činili samo 1,8% ISIC 2020 skupa. Ovaj pristup omogućava modelu da uči jednako iz primera sa i bez raka.
Kako SegFusion funkcioniše
Strategija povezivanja dva modela zahteva posebnu "most" infrastrukturu. Prvo, model segmentacije generiše crno-belu masku sumnjivog područja, koja se zatim preklapa sa izvorim slikama. Ova maska omogućava drugom modelu da bolje analizira identifikovanu regiju i donese odluku o njenom statusu.
Vremenom, istraživači planiraju da integrišu ove modele u potpuno automatizovani sistem koji će omogućiti brži prolaz od snimanja slike do dijagnoze, čime će se znatno ubrzati proces.
Budućnost dijagnostike raka uz pomoć AI
Integracija zdravstvenih podataka
Chaudhary i njen tim planiraju da dodatno unaprede sistem dodavanjem podataka o zdravstvenom statusu pacijenata, kao što su pritisak i nivo kiseonika. Ovi podaci će omogućiti bolju analizu i tačniju procenu stanja pacijenata.
Potencijal za druge vrste raka
Sistem SegFusion nije ograničen samo na dijagnostiku melanoma. Chaudhary tvrdi da se ovaj pristup može adaptirati za prepoznavanje drugih vrsta raka, poput raka dojke ili pluća. Tim istraživača razvija širi okvir za dijagnostiku raka koji će omogućiti detekciju različitih tipova karcinoma.
Aplikacije za dermatologe
Jedan od dugoročnih ciljeva istraživača je razvoj aplikacije koja bi omogućila dermatolozima da koriste AI alat tokom konsultacija. Ova aplikacija bi mogla da radi u pozadini, automatski analizirajući slike i pomažući doktorima u donošenju odluka.
Često Postavljana Pitanja (FAQ)
1. Koje su prednosti korištenja SegFusion Framework-a u dijagnostici melanoma?
SegFusion Framework nudi značajno poboljšanje preciznosti dijagnostike, sa tačnošću od 99.01%, čime smanjuje rizik od pogrešnih dijagnoza.
2. Kako sistem funkcioniše u praksi?
Sistem koristi dva modela—jedan za segmentaciju sumnjivih područja i drugi za klasifikaciju tih područja kao kancerogenih ili ne.
3. Da li se SegFusion može koristiti za druge tipove raka?
Da, istraživanja pokazuju da se SegFusion može adaptirati za dijagnostiku raka dojke, pluća i drugih vrsta karcinoma.
4. Koji su budući planovi za razvoj ovog sistema?
Planira se integracija dodatnih zdravstvenih podataka pacijenata i razvoj aplikacije za dermatologe kako bi se unaprijedila dijagnostička tačnost.
5. Kako se prikupljaju podaci za obuku AI sistema?
Podaci se prikupljaju iz velikih dermatoloških skupova slika, pri čemu se primenjuju strategije balansiranja za obezbeđivanje ravnoteže između kancerogenih i nekancerogenih slučajeva.
SegFusion Framework predstavlja korak napred u oblasti dijagnoze melanoma, sa potencijalom da se proširi na šire područje medicinske umreženosti i brže prepozna pojave bezbednosnih problema. Ova inovacija ne samo da može da spasi živote, već i stvara novu paradigmu u pristupu medicinskoj dijagnostici.