Tekoälypotilassovellus RDEB SCC:ille

Tässä tutkimuksessa kehitetään tekoälymalli, jolla voidaan havaita okasolusyöpä (SCC) resessiivisen dystrofisen epidermolyysi bullosan (RDEB) ihon valokuvista. Lopullisena tavoitteena on integroida tämä malli potilaille ja lääkäreille tarkoitettuun sovellukseen, joka auttaa havaitsemaan SCC:t RDEB:ssä varhaisessa vaiheessa.

Nopeasti metastasoituvat SCC:t ovat pääasiallinen kuolinsyy aikuisilla, joilla on RDEB. Mitä aikaisemmin SCC tunnistetaan, sitä helpommin se voidaan poistaa ja sitä parempi lopputulos. Tekoäly hyödyntää tietojenkäsittelytieteitä tehtävien suorittamisessa, jotka tyypillisesti vaativat ihmisen älykkyyttä, ja sitä on viime aikoina käytetty ihosyöpien tunnistamiseen kuvien perusteella. Kehitämme parhaillaan tekoälyä SCC:n varhaiseen havaitsemiseen ja pahanlaatuisten kasvainten erottamiseen kroonisista haavoista ja muista RDEB-iholöydöksistä. Tavoitteena on luoda web-sovellus RDEB-potilaille, jotka voivat ladata kuvia ihostaan ​​ja saada tulosteen SCC:stä läsnä/ei SCC:tä. Tämä on erityisen arvokasta potilaille, joilla on vaikea saada lääketieteellistä asiantuntemusta, ja niille, jotka epäröivät sallia täydellistä ihotutkimusta jokaisella käynnillä, usein biopsioiden pelon vuoksi. Siten tämä hanke hyödyttää suoraan potilaita mahdollistamalla SCC:n varhaisen tunnistamisen ja antaa potilaille ja heidän perheilleen voimaa tarjoamalla kotikäyttöön tarkoitetun työkalun.

Toistaiseksi tutkimusryhmä on käyttänyt tekoälymallin kehittämiseen ja kouluttamiseen pääasiassa ammattimaisia ​​kuvia (lääkärien, sairaanhoitajien ja kliinisten valokuvaajien sairaalaolosuhteissa ottamia valokuvia) sekä SCC:istä RDEB:ssä että kuvia RDEB-ihosta ilman SCC:tä. Tosielämässä odotettavissa olevat kuvat ovat enimmäkseen potilaiden tai perheenjäsenten puhelimella tai digikameralla ottamia kuvia. Näillä kuvilla on erilaisia ​​ominaisuuksia koskien resoluutiota, tarkennusta, valaistusta ja taustoja. Tällaisten kuvien sisällyttäminen on ratkaisevan tärkeää tulevissa mallinkehityksen-testauksen ja validoinnin vaiheissa, jotta verkkosovellus olisi menestys potilaille.