カンピナス州立大学（Unicamp）のコンピューティング研究所の研究者は、たとえば、黒色腫などの皮膚腫瘍を、身体のニューロンを模倣する人工ニューラルネットワークを介して86％の精度で診断できるコンピュータープログラムを開発しました。人間。
使用される技術は、人の皮膚を読み取り、発見された病変が良性か悪性かを識別する情報をコンピューターに送信します。これは、研究者が行ったプログラミングにより可能になり、マシンがデータベースにアクセスできるようになります。さまざまな種類の皮膚病変の画像。 将来、これらの研究者は、このプログラムが病院や診療所で利用可能になり、皮膚がんの診断を加速することを期待しています。
テクニックの適用方法
Unicampの研究者によって開発されている皮膚腫瘍の診断技術は 、ディープラーニング と呼ばれるプロセスを通じて人工知能を使用します。人体のニューロン。
コンピューターのこれらの人工ニューラルネットワークは、さまざまな種類の皮膚病変の約23, 906枚の写真を含む銀行からの画像を考慮して、皮膚を分析することができます。つまり、コンピューターは人の皮膚の外観をこの画像と比較します病変、良性か悪性かを明らかにする銀行。
この研究では、皮膚の部位が完全にスキャンされていなくても、コンピューターは依然として腫瘍を検出できるため、診断の平均71％が行われ、一部のタイプの皮膚がんの早期発見の見通しが得られ、より速い治療。
次のステップは何ですか
Unicampの研究は、Google Latin America Research Awards（Lara）と呼ばれるイニシアチブを通じてGoogleから資金提供を受けており、研究者が計画している次のステップには、コンピューター分析の精度を向上させるためのフォトバンク内の画像数の増加が含まれます。
研究者は、コンピュータープログラムが将来携帯電話にインストールできるようになり、特定のレンズを装着することで皮膚がんの診断が可能になることを望んでいます。
さらに、学者の希望は、将来、皮膚科医のいない病院や保健センターでこのプログラムを使用でき、治療を診断および決定する際に医師を支援およびサポートできるようになることです。
現在使用されているもの
皮膚がんの主な種類である黒色腫の診断は、ABCDEとして知られる国際的な方法によって行われます。この方法では、文字は次のような皮膚の信号の重要な側面に対応します。
- 非対称性 ：信号の半分は他とは異なります。 不規則なエッジ：信号の輪郭の定義が不十分です。 可変色：同じ病変内のいくつかの色の存在（黒、茶色、白、赤、または青）; 直径： 6ミリメートルを超える皮膚のサイン。 進化：標識のサイズ、色、形の変化。
黒色腫は、ほくろ、しるし、またはしみの形で、皮膚または粘膜にある体のあらゆる部分に現れる可能性があり、黒い皮膚を持つ人々では、これらの病変が手のひらと足の裏に現れるのが一般的です。 黒色腫の早期診断により、より良い治療結果が得られるため、常に皮膚の変化を観察することが重要です。 皮膚がんの徴候を特定する方法は次のとおりです。
