Ново проучване представено на 30-тият конгрес на Европейската академия по дерматология и венерология (EADV) откри, че приложение, насочено директно към потребителя за откриване на рак на кожата, неправилно класифицира редки и агресивни видове рак като нискорискови, например клетъчен карцином на Меркел (MCC) и амеланотичен меланом.

 

Клетъчният карцином на Меркел е рядък, силно агресивен и бързорастящ немеланомен рак. Неговото развитие започва от клетките на Меркел, които продуцират хормони. Тези клетки обикновено се намират в горния слой на кожата и в космените фоликули.


 

Най-общо неговата проява се изразява в синкавочервени бучки по кожата. Те основно се наблюдват по главата, шията, ръцете и краката, но могат да се разпространят и в други части на тялото. Рискови фактори за неговото развитие са ултравиолетови лъчи, дългосрочно излагане на слънце, лечение отслабващо имунната система и други.

 

Амелатоничният меланом е рядък вид меланом. Това е раково заболяване засягащо меланоцитите. За разлика от другите меланоми, амеланотичните меланоми обикновено са червени или с цвета на кожата. Те често са трудни за диагностициране поради липсата на пигментация и могат да бъдат сбъркани с други кожни заболявания.

 

Изследователи от Лондон наблюдават тези два вида рак на кожата. И двата са редки, но особено агресивни. Те са склонни да растат бързо и изискват ранно лечение.

 

Учените включват 116 изображения на тези редки ракови заболявания, на себорейна кератоза и на хемангиоми, след това ги оценяват посредством два модела за машинно обучение.

 

Първият модел е медицински сертифициран и се продава директно чрез AppStore, като се предполага, че може да диагностицира 95% от кожните ракови образувания. Вторият модел е достъпен само за изследователски цели и обикновено се използва за справка.

 

След ревизиране на получените резултати, учените забелязват, че модел 1 неправилно класифицира 17,9% от клетъчените карциноми на Меркел и 22,9% от амеланотичните меланоми като нискорискови. От друга страна 62,2% от доброкачествените лезии са класифицирани като високорискови.

 

За детекция на малигнено заболяване при модел 1 се наблюдава 79,4% точност, а специфичността му е 37,7%.

 

При анализ от модел 2 на 28 снимки на клетъчен карцином на Меркел, учените забелязват, че той не е част от петте дадени възможни диагнози. Това навежда на мисълта, че моделът не е обучен да открива този вид заболяване.

 

Високият процент фалшиво положителни резултати на Модел 1 има потенциално негативно влияние на личностно и обществено ниво. Резултатите поставят под съмнение безопасността и точността и на други модели, основаващи се на изкуствения интелект.

 

В днешно време броя на приложенията, които правят вероятни диагнози на кожни ракови заболявания, се разраства значително. Това налага повишаването на тяхната точност и прецизност.

 

За да бъде преодоляна липсата на информация, за някои видове кожни ракови заболявания, при различните модели е необходима усърдна глобана съвместна работа между изследователски групи и болници.

 

Източници:

https://www.eadvcongress2021.org