- Исследование показывает, что искусственный интеллект (ИИ) продемонстрировал сравнимую эффективность с дерматологами при обнаружении меланомы, с аналогичной чувствительностью и специфичностью в проспективных клинических исследованиях.
- Тем не менее, ИИ продемонстрировал более высокую специфичность при прямом сравнении, что позволяет предположить, что он может помочь уменьшить количество ненужных биопсий за счет более точного выявления доброкачественных поражений.
- Сочетание дерматологов, использующих дерматоскопию, с поддержкой искусственного интеллекта показало самую высокую диагностическую эффективность.
- Несмотря на многообещающие результаты, текущие данные остаются ограниченными и потенциально предвзятыми, что подчеркивает необходимость более масштабных реальных исследований, прежде чем широко внедрять ИИ в клиническую практику.
Специалисты часто считают меланому самым серьезным видом рака кожи из-за вероятности метастазирования. Данные свидетельствуют о том, что примерно
Хотя меланома составляет лишь около 1% случаев рака кожи, она является причиной подавляющего большинства случаев смерти от рака кожи.
Раннее выявление меланомы может иметь решающее значение, поскольку 5-летняя выживаемость при ранней меланоме составляет 94%. Распространенным подходом к обнаружению является диагностика дерматолога. Однако зависимость от специалистов может затруднить получение людьми своевременной диагностики.
Такие инструменты, как дерматоскоп, могут значительно повысить точность выявления рака кожи среди врачей-дерматологов. Однако может ли ИИ еще больше повысить уровень обнаружения?
Исследование, опубликованное в
ИИ работает наравне с дерматологами
В последние годы растет интерес к анализу на основе искусственного интеллекта как средству диагностики меланомы. Однако использование ИИ в реальных клинических условиях остается спорным. Хотя исследования показывают, что ИИ может быть использован в этих условиях, реальные доказательства ограничены.
Чтобы решить эту проблему, исследователи провели систематический обзор и метаанализ 11 проспективных исследований. В этих исследованиях приняли участие более 2500 участников и 50 дерматологов.
Результаты показывают, что при диагностике меланомы дерматологи достигли чувствительности 78,6% и специфичности 75,2%. Только системы искусственного интеллекта достигли чувствительности 80,9% и специфичности 75,6%.
Эти результаты позволяют предположить, что ИИ продемонстрировал диагностическую эффективность, сравнимую с эффективностью дерматологов.
Примечательно, что в одном исследовании дерматологи с помощью ИИ достигли чувствительности 91,9% и специфичности 83,7%. Это указывает на то, что ИИ может служить ценным инструментом, помогающим, а не заменяющим врачей.
Таня Эванс, доктор медицинских наук, сертифицированный дерматолог и медицинский директор программы рака кожи в клинике меланомы медицинского центра MemorialCare Saddleback в Лагуна-Хиллз, Калифорния, которая не участвовала в исследовании, отмечает, что ключевой вывод заключается не в том, что ИИ может заменить дерматологов, а в том, что он может надежно функционировать в качестве клинического дополнения:
«Самым важным выводом является то, что точность диагностики может быть значительно повышена, когда ИИ сочетается с опытом клиницистов, а не используется независимо. В исследовании подчеркивается, что ИИ все еще находится на ранней стадии проверки, имеет предвзятость и ограниченную возможность обобщения, поэтому он еще не готов к автономному использованию».
— Таня Эванс, доктор медицинских наук
ИИ может уменьшить количество ненужных биопсий
Несмотря на сопоставимость, системы искусственного интеллекта, как правило, демонстрировали более высокую специфичность при прямых сравнениях в одних и тех же клинических условиях. Это говорит о том, что инструменты ИИ лучше правильно выявляют доброкачественные образования.
Более высокая специфичность может иметь практическое значение. В случае неопределенности дерматологи обычно проявляют осторожность и рекомендуют биопсию. Напротив, ИИ может помочь сократить количество ненужных процедур, исключив нераковые поражения.
«Это одно из самых многообещающих и практически осуществимых последствий», — сказал Эванс.
«Самым непосредственным преимуществом, вероятно, является сокращение количества ненужных биопсий при сохранении безопасности. Дерматологи склонны избегать риска (биопсия в случае неопределенности), тогда как ИИ более вероятностный и специфичный — именно в этой дополнительной динамике и происходит синергия. Наиболее реалистичной краткосрочной моделью является наложение ИИ на дерматоскопию, а не ее замена».
— Таня Эванс, доктор медицинских наук
Исследовательская группа также предполагает, что, хотя доказательства остаются ограниченными, эти результаты указывают на то, что сочетание человеческого опыта с поддержкой искусственного интеллекта может дать наилучшие результаты.
Хотя результаты подтверждают потенциал ИИ как инструмента поддержки принятия решений, исследователи подчеркивают, что технология все еще находится на ранней стадии проверки. Они добавляют, что по-прежнему необходимы более крупные многоцентровые исследования для определения безопасности, надежности и реального клинического воздействия этих инструментов.
Важные ограничения
Как уже отмечалось, в этом обзоре использовались проспективные исследования для оценки эффективности в клинических условиях в режиме реального времени. Это означает, что они должны больше отражать повседневную практику, а не ретроспективные исследования, опирающиеся на заранее отобранные наборы данных.
Это говорит о том, что производительность ИИ должна оставаться высокой даже за пределами контролируемых лабораторных условий. Однако, несмотря на эти многообещающие результаты, исследование не лишено ограничений.
Исследователи подчеркивают высокий риск предвзятости, поскольку большинство рассмотренных исследований включали только поражения, уже подозреваемые в меланоме, а не весь спектр, который клиницист видит в повседневной практике.
Кроме того, во многих исследованиях использовались упрощенные диагнозы, которые не отражают реального принятия клинических решений, а различия в дизайне исследований и наборах данных затрудняют сравнение.
Таким образом, эти факторы означают, что результаты могут не полностью соответствовать повседневным медицинским условиям.
Исследователи приходят к выводу, что, хотя ИИ обещает соответствовать эффективности работы дерматологов, необходимы более надежные доказательства, прежде чем он станет стандартным инструментом в клиниках. Однако на данный момент это может служить потенциальным инструментом для врачей, помогающим улучшить раннее выявление рака.