Er is veel handwring gepleegd over kunstmatige intelligentie en robots die banen wegnemen - volgens een recente schatting kan AI tot zes procent van de banen in de VS vervangen in 2021. Hoewel de meeste van deze zullen zijn in klantenservice en transport, een recente studie suggereert dat ten minste één baan die hoogopgeleide arbeid vereist, ook enige hulp van AI zou kunnen krijgen: dermatoloog.
Susan Scutti van CNN meldt dat onderzoekers van Stanford een door Google ontwikkeld algoritme voor diep leren gebruikten om huidkanker te diagnosticeren. Het team heeft het algoritme geleerd om afbeeldingen te sorteren en patronen te herkennen door afbeeldingen van alledaagse objecten in de loop van een week in te voeren. "We leerden het met katten en honden en tafels en stoelen en allerlei normale alledaagse voorwerpen, " vertelt Andre Esteva, hoofdauteur van het artikel dat deze week in het tijdschrift Nature is gepubliceerd, aan Scutti. "We hebben een enorme dataset van meer dan een miljoen afbeeldingen gebruikt."
De onderzoekers voedden vervolgens het neurale netwerk met 129.450 afbeeldingen die meer dan 2.000 huidziekten vertegenwoordigen verzameld uit 18 online galerijen samengesteld door artsen en afbeeldingen van het Stanford University Medical Center.
Nicola Davis van The Guardian meldt dat zodra het neurale netwerk huidziekten had uitgebeend, het team 2000 meer beelden van huidproblemen presenteerde die het netwerk niet eerder had ontmoet en waarvan de diagnoses werden bevestigd door biopsie en een panel van 21 dermatologen. Het neurale netwerk deed het net zo goed, en soms beter, als gecertificeerde dermatologen bij het diagnosticeren van ziekten op basis van de beelden. Als het ging om melanomen, kon het neurale netwerk 96 procent van de kwaadaardige gezwellen en 90 procent van de goedaardige laesies classificeren, terwijl menselijke experts 95 procent van de maligniteiten en 76 procent van de goedaardige laesies identificeerden.
Esteva vertelt Davis dat het niet de bedoeling is om artsen te vervangen, maar om het proces van screening van moedervlekken en laesies te stroomlijnen, wat veel tijd kan kosten. "Het doel is absoluut niet om artsen te vervangen of om de diagnose te vervangen, " zegt hij. "Wat we repliceren [is] soort van de eerste twee eerste screenings die een dermatoloog zou kunnen uitvoeren."
Scutti meldt zelfs dat het onderzoek kan leiden tot een telefoon-app die gebruikers kunnen gebruiken om afwijkingen op hun huid te controleren. Dat kan ook helpen om dermatologiediensten te leveren aan delen van de wereld met beperkte toegang tot gezondheidszorg en specialisten. "Ons doel is om de expertise van dermatologen van topniveau naar plaatsen te brengen waar de dermatoloog niet beschikbaar is", zegt Sebastian Thrun, oprichter van het onderzoekslaboratorium van Google X en senior auteur van de studie.
"Mijn belangrijkste eureka-moment was toen ik me realiseerde hoe alomtegenwoordig smartphones zullen zijn, " zegt Esteva in een persbericht. "Iedereen heeft een supercomputer in zijn zak met een aantal sensoren erin, inclusief een camera. Wat als we zouden kunnen gebruiken om visueel te screenen op huidkanker of andere kwalen? '
Maar er zijn nog enkele hindernissen die moeten worden overwonnen. Computationeel bioloog Evelina Gabasova aan de Universiteit van Cambridge vertelt Matt Burgess bij Wired UK dat het neurale netwerk misschien goed is in het herkennen van beelden van hoge kwaliteit, maar dat is anders dan iemand die bij slecht licht een snap maakt met een mobiele telefoon. "Het voorbehoud is dat op dit moment [de software] is getraind op klinische beelden, die mogelijk verschillende belichting hebben, maar nog steeds dezelfde kwaliteit hebben, " zegt ze.
Dr. Anjali Mahto, een woordvoerder van de British Skin Foundation, vertelt Davis dat het onderzoek opwindend is, maar evenzeer enige zorgen baart. Mahto wijst erop dat patiënten zich vaak niet bewust zijn van huidkanker en dat artsen vaak laesies ontdekken tijdens volledige lichaamsexamens waarvan patiënten zich niet bewust waren.
