Много је потешкоћа око вештачке интелигенције и робота који одузимају послове - по једној недавној процени, АИ би до 2021. могао да замени до шест процената послова у САД-у. Док ће већина њих бити у служби за кориснике и превоз, а недавна студија указује да би барем један посао који захтева високо квалификовану радну снагу такође могао добити неку помоћ од АИ: дерматолог.
Сусан Сцутти из ЦНН-а извјештава да су истраживачи на Станфорду користили алгоритам дубоког учења који је развио Гоогле за дијагностицирање рака коже. Тим је учио алгоритам да разврстава слике и препознаје обрасце тако што му је током недељу дана уносио слике свакодневних предмета. „Учили смо је са мачкама и псима, столовима и столицама и свим врстама уобичајених свакодневних предмета“, каже Андре Естева, водећи аутор чланка објављеног ове недеље у часопису Натуре, за Сцутти. „Користили смо огроман скуп података од преко милион слика.“
Истраживачи су потом нахранили неуронску мрежу 129.450 слика које представљају преко 2.000 кожних болести прикупљених из 18 онлајн галерија које је изабрао доктор и слике са Медицинског центра Универзитета Станфорд.
Ницола Давис из Тхе Гуардиан-а извјештава да је након што се неуронска мрежа појачала на кожним болестима тим представио још 2.000 слика кожних проблема с којима се мрежа прије није сусретала и чије су дијагнозе потврђене биопсијом и панелом од 21 дерматолози. Неурална мрежа је подједнако успела, а понекад и боље, као дерматолози са сертификатом од стране одбора на дијагностицирању болести са слика. Када је реч о меланомима, неуронска мрежа је успела да класификује 96 одсто малигних пораста и 90 одсто бенигних лезија, док су људски стручњаци идентификовали 95 одсто малигних болести и 76 одсто бенигних лезија.
Естева каже Давису да поента рада није да замени лекаре, већ да помогне у поједностављивању процеса скрининга молова и лезија, што може одузети пуно времена. „Циљ је апсолутно да се не замене лекари нити да се замени дијагноза“, каже он. "Оно што реплицирамо [су] врста прве две почетне пробе које би дерматолог могао да обави."
У ствари, Сцутти извјештава да би истраживање могло довести до телефонске апликације коју би корисници могли користити за провјеру абнормалности на својој кожи. То би такође могло помоћи у довођењу дерматолошких услуга у делове света са ограниченим приступом здравственој заштити и специјалистима. „Наш циљ је довести стручност врхунских дерматолога на места где дерматолог није доступан“, каже Себастиан Тхрун, оснивач Гоогле Кс лабораторије за истраживање и виши аутор студије.
"Мој главни еурека тренутак био је када сам схватила колико ће свеприсутни паметни телефони бити, " каже Естева у саопштењу за јавност. „Сви ће имати суперрачунар у џепу са мноштвом сензора, укључујући и камеру. Шта ако бисмо могли да користимо да ли визуелно прегледава рак коже? Или друге тегобе? "
Али још увек постоје неке препреке које треба савладати. Рачунална биологиња Евелина Габасова са Универзитета у Цамбридгеу каже Матт Бургесс-у из Виред УК да неуронска мрежа може бити добра у препознавању слика високог квалитета, али то је другачије од онога када неко направи пуцање задњег дела у лошем светлу користећи мобител. „Упозорење је да је у овом тренутку [софтвер] обучен на клиничким сликама, које могу имати различиту расвету, али још увек сличног квалитета, “ каже она.
Др Ањали Махто, портпарол британске фондације за кожу, каже Давису да је истраживање узбудљиво, али слично има и неких забринутости. Махто истиче да пацијенти често нису свесни рака коже и лекар често проналази лезије током прегледа целог тела којих пацијенти нису били свесни.
