Diagnoza melanoma
mercoledì 2 agosto 2023
V reviji Nature je bila objavljena študija o povezovanju umetne inteligence in človeških spretnosti
Študija "A reinforcement learning model for AI-based decision support in skin cancer", objavljena v reviji Nature Medicine, kaže, da vključevanje "človeških" diagnostičnih odločitev in ocen bistveno izboljša natančnost umetne inteligence, ki se uporablja za odkrivanje kožnega raka. V tej študiji je skupina raziskovalcev, v kateri je bila tudi profesorica Iris Zalaudek, profesorica kožnih in veneričnih bolezni na UniTS in direktorica Dermatološke klinike ASUGI, usposobila sistem umetne inteligence z metodo, imenovano "učenje z ojačitvijo".
Računalniški program se je s poskusi in napakami naučil postavljati natančne diagnoze z upoštevanjem prednosti in slabosti različnih diagnostičnih možnosti. V primerjavi s tradicionalnimi metodami "nadzorovanega učenja" je novi pristop povečal natančnost odkrivanja melanoma in bazalnoceličnega karcinoma, zmanjšal število preveč samozavestnih diagnoz in izboljšal splošno oskrbo bolnikov.
Zmožnost odkrivanja melanoma se je izboljšala z 61,4 % na 79,5 %, pri bazalnoceličnem karcinomu pa z 79,4 % na 87,1 %. Stopnja pravilnih diagnoz, ki so jih postavili dermatologi, se je povečala za 12 %, stopnja odločitev o optimalnem zdravljenju bolezni pa se je izboljšala s 57,4 % na 65,3 %.
Ti rezultati kažejo, da lahko vključitev človeškega strokovnega znanja in občutljivosti v medicinsko umetno inteligenco privede do boljših rezultatov diagnostike in oskrbe.
Ufficio stampa UniTS