Zamen | زامن
تصنيف بالشبكات العصبية العميقة لسرطان الجلد يضاهي تصنيف أطباء الأمراض الجلدية
يجري تشخيص سرطان الجلد، ذلك الورم البشري الخبيث الأكثر شيوعًا، بصريًا في المقام الأول، بدءًا بفحص سريري أولي يتبعه فحص بالمنظار الجلدي، ثم أخذ عينة من الجلد وفحص الأنسجة. ويعد التصنيف الأوتوماتيكي للتغيرات الجلدية الشاذة باستخدام الصور مهمة مليئة بالتحديات نظرًا للاختلاف الدقيق في مظهر تلك التغيرات الشاذة. تُظهر الشبكات العصبية التلفيفية العميقة إمكانات للعديد من المهام العامة والمختلفة بشدة عبر فئات الأهداف المختلفة اختلافًا دقيقًا. والآن يوضح الباحثون تصنيف للتغيرات الجلدية الشاذة باستخدام شبكة عصبية تلفيفية فردية، تم تدريبها على جميع المراحل من الصور مباشرة، وذلك باستخدام البكسلات ومسميات الأمراض فقط كمدخلات. حيث قام الباحثون بتدريب الشبكة العصبية التلفيفية باستخدام مجموعة بيانات من 129,450 صورة إكلينيكية – وهو عدد أكبر برتبتين أسيتين من مجموعات بيانات سابقة – تتكون من 2032 مرضًا مختلفًا. حيث اختبر الباحثون أداءها في مقابل تشخيص 21 طبيب أمراض جلدية معتمد من قبل الجمعية الأمريكية للأمراض الجلدية على صور إكلينيكية مثبتة بتحليل العينة مع حالتين مستخدمتين في تصنيف ثنائي حرج: سرطان الخلايا الكيراتينية مقابل التقران المثي الحميد، والميلانوما الخبيثة في مقابل الوحمات الحميدة. تمثل الحالة الأولى تحديد أكثر أنواع السرطانات شيوعًا، بينما تمثل الحالة الثانية التعرف على سرطان الجلد الأكثر فتكًا. وقد حققت الشبكة العصبية التلفيفية أداءً على قدم المساواة مع جميع الخبراء الذين خضعوا للاختبار في كلتا المهمتين، مما يدل على وجود ذكاء اصطناعي قادر على تصنيف سرطان الجلد بمستوى كفاءة يضاهي كفاءة أطباء الأمراض الجلدية. ومن ثم، أصبح من المحتمل أن تمد الأجهزة المحمولة، المزودة بشبكات عصبية عميقة، تقييم وتشخيص أطباء الأمراض الجلدية إلى خارج العيادات. ومن المتوقع أن يصل عدد اشتراكات الهواتف الذكية إلى 6.3 مليار اشتراك بحلول عام 2021، وبالتالي من المحتمل أن يحقق هذا إمكانية وصول للجميع إلى رعاية تشخيصية حيوية منخفضة التكلفة.
See this content immediately after install