Ранняя диагностика рака кожи, прежде всего меланомы, остаётся одной из ключевых задач современной дерматологии. Несмотря на активное развитие дерматоскопии и внедрение стандартизированных алгоритмов оценки кожных новообразований (ABCD-правило, 7-точечный чек-лист, правило Ардженциано), субъективный фактор и высокая клиническая нагрузка на врача по-прежнему оказывают существенное влияние на точность и скорость диагностических решений.
По мнению ведущих специалистов в области дерматоскопии, формирование достаточной «насмотренности» и уверенности в интерпретации дерматоскопической картины требует не менее двух лет непрерывной клинической практики. Достижение экспертного уровня, как правило, занимает около пяти лет системной работы с дерматоскопическими изображениями и подтверждёнными клиническими исходами. В последние годы в клиническую практику всё более активно внедряются системы искусственного интеллекта (ИИ), предназначенные для анализа медицинских изображений.
Эти технологии не заменяют врача, однако формируют новый уровень поддержки принятия клинических решений — особенно в условиях массового скрининга и длительного динамического наблюдения пациентов с повышенным риском развития злокачественных новообразований кожи. В дерматологии, дерматоонкологии и эстетической медицине ИИ применяется для анализа изображений поверхности кожи, полученных с помощью цифровых устройств.
К ним относятся клинические фотографии, данные трёхмерного анализа кожи, а также дерматоскопические изображения. Настоящая статья посвящена наиболее клинически значимой области применения искусственного интеллекта — использованию ИИ в ранней диагностике рака кожи.
В основе современных ИИ-систем в дерматоскопии лежат свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — класс алгоритмов машинного обучения, специально разработанный для анализа изображений.
Алгоритм проходит несколько последовательных этапов:
1. Обучение на больших датасетах
Нейронная сеть обучается на десятках и сотнях тысяч дерматоскопических изображений с подтверждёнными диагнозами (гистология, экспертные консенсусы). Этот процесс называется deep machine learning (глубокое машинное обучение) и использует алгоритм обратного распространения ошибки, когда нейросеть перестраивается получая информацию о том, что ее оценка неверная.
2. Выделение признаков
Нейросеть автоматически распознаёт ключевые визуальные паттерны, которые она научилась выявлять во время обучения: асимметрию, структуру пигментной сети, вариабельность цвета, чёткость границ, наличие атипичных элементов.
3. Классификация и оценка риска
Результатом работы алгоритма становится числовой показатель – вероятность того, что новообразование является злокачественным (обычно от 0 до 1). Такой показатель часто располагают на визуальной шкале с отмеченными цветом областями низкой, средней или высокой вероятности злокачественности.
4. Дополнительная классификация по нозологии
Новейшие ИИ-алгоритмы выходят за рамки оценки вероятности злокачественного процесса и позволяют дополнительно определять вероятность принадлежности новообразования к меланоцитарному ряду. Такой подход можно рассматривать как первый этап перехода от бинарной оценки риска к более детализированной нозологической классификации кожных новообразований.
5. Визуализация решения (heatmap)
Современные системы дополнительно показывают врачу зоны на дерматоскопическом изображении, которые оказали наибольшее влияние на итоговую оценку.
Принципиально важно понимать, что искусственный интеллект не «мыслит» так, как врач, и не осуществляет осознанного клинического сопоставления конкретного дерматоскопического изображения с отдельными ранее наблюдавшимися случаями. ИИ представляет собой сложный математический алгоритм, предварительно обученный на больших массивах данных — сотнях тысяч дерматоскопических изображений с известными исходами. На основе выявленных статистических закономерностей алгоритм рассчитывает вероятность того, что анализируемое новообразование относится к злокачественным.
В этом смысле работа ИИ отчасти сопоставима с профессиональным опытом врача-дерматолога, который в процессе многолетней практики анализирует тысячи кожных новообразований и постепенно повышает точность диагностических решений за счёт постоянной обратной связи в виде подтверждённых или опровергнутых диагнозов.
FotoFinder — одна из немногих компаний, которая встроила ИИ не как отдельный модуль, а как часть целостной экосистемы цифровой дерматоскопии. Искусственный интеллект, применяемый в системах FotoFinder, сертифицирован в соответствии с европейскими правилами регулированиями для медицинских изделий. Программное обеспечение FotoFinder, включая ИИ-модули, соответствует требованиям EU Medical Device Regulation (MDR) 2017/745 и классифицировано как медицинское изделие класса IIa, что означает, что оно прошло строгую оценку безопасности, качества и эффективности для использования в клинической практике в странах Европейского Союза. Такая сертификация подтверждает, что ИИ-алгоритмы FotoFinder могут применяться врачами как часть диагностического процесса при оценке кожных новообразований и сопутствующих клинических решений под контролем специалиста.
1. Moleanalyzer Pro и AIMEE
ИИ-алгоритмы FotoFinder (Moleanalyzer Pro, AIMEE) выполняют предварительную оценку дерматоскопических изображений, предоставляя врачу следующе данные:
Алгоритмы сертифицированы как медицинское программное обеспечение и используются исключительно как система поддержки принятия врачебных решений.
2. Интеграция с Total Body Mapping
В системах тотального картирования тела (ATBM):
Это особенно важно для пациентов с множественными новообразованиями на поверхности кожи, где ручной анализ динамики изменения каждого новообразования и обнаружение новых новообразований сильно затруднены.
В клинической работе ИИ применяется не изолированно, а в составе стандартного диагностического процесса:
1. Первичный скрининг
ИИ помогает быстро выделить новообразования, требующие приоритетного внимания.
2. Динамическое наблюдение
Автоматизированное сравнение изображений снижает риск пропустить изменившиеся и вновь приобретенные новообразования.
3. Второе мнение
Сопоставление клинической оценки врача с оценкой ИИ повышает диагностическую уверенность. В этом случае ИИ работает фактически как эксперт, дающий второе мнение, но, в отличие от коллеги-человека, дает оценку мгновенно
4. Обучение и повышение насмотренности
Регулярная работа с ИИ-подсказками способствует более быстрому росту экспертности, особенно у врачей с небольшим опытом. Важно подчеркнуть, что окончательное клиническое решение во всех случаях остаётся за врачом. Искусственный интеллект представляет собой математический алгоритм, анализирующий исключительно дерматоскопическое изображение, тогда как врач формирует диагностическое заключение на основе совокупности клинических данных, анамнеза и результатов дополнительных методов обследования.
При этом уровень точности ИИ-алгоритмов FotoFinder можно рассматривать как клинически значимый и надёжный: данные независимых клинических исследований демонстрируют высокую диагностическую эффективность системы, в ряде сценариев превосходящую показатели врачей со средним уровнем опыта в дерматоскопии.
1. Наблюдательное исследование значимости использования CNN
В исследовании анализировалась эффективность применения свёрточных нейронных сетей при оценке дерматоскопических изображений. Показано, что ИИ способен демонстрировать чувствительность, сопоставимую с опытными дерматологами, особенно в задачах первичной сортировки риска.
2. Анализ диагностики дерматологов с использованием CNN
Работа посвящена сравнению решений врачей при самостоятельной оценке и при использовании ИИ-поддержки. Использование ИИ снижало количество пропущенных злокачественных образований и повышало согласованность решений.
3. ИИ для скрининга меланомы
В статье рассматривается потенциал ИИ в массовом скрининге, где особенно важны скорость анализа и стандартизация подходов. Делается вывод о высокой ценности ИИ как инструмента первичной фильтрации риска.
4. «Человек против машины: перезагрузка»
Обзор исследований «Man vs Machine» показывает, что наилучшие результаты достигаются в модели “врач + ИИ”, а не при их противопоставлении.
🔗 https://www.premium-a.ru/articles-main/chelovek-protiv-mashiny-perezagruzka/
ИИ не заменяет клиническое мышление, но расширяет диагностические возможности врача, особенно в условиях высокой нагрузки.
Искусственный интеллект в дерматоскопии — это не будущее, а уже сформировавшаяся клиническая реальность. В системах FotoFinder ИИ реализован как аккуратный, контролируемый и клинически обоснованный инструмент поддержки врача. Традиционная дерматоскопия, клинический опыт и морфологическое подтверждение остаются фундаментом диагностики. ИИ же становится тем самым «вторым взглядом», который помогает раньше заметить опасное и увереннее принять решение.
В нашей компании Вы можете приобрести следующее оборудование с технологией искусственного интеллекта:
Аппараты, оснащенные технологией “Искусственный интеллект”, установлены в косметологических клиниках в городах Москва, Клин, Железнодорожный, Санкт-Петербург (полный список клиник можно посмотреть на странице каждого города).
пн.–пт. 10:00 – 18:30
