Diagnostika kožních malignit pomocí mobilní aplikace úspěšně otestovaná ve Velké Británii

Čas na prvním místě

Pacienti, u nichž je melanom diagnostikován v prvním stadiu, mají 95% šanci na přežití, zatímco pacienti zachycení ve 4. stadiu onemocnění mají pouze 8–25% šanci. Obdobná situace je i v případě dalších kožních malignit, například spinocelulárního karcinomu. Diagnostika melanomu a dalších kožních malignit v časném stadiu je tak naprosto nezbytná pro zlepšení prognózy pacientů, což v současném systému představuje z mnoha důvodů jeden ze zásadních problémů.

Dobrou zprávou jsou v tomto kontextu recentní výsledky studií s umělou inteligence ve Velké Británii. Společnost Skin Analytics vyvinula technologii umožňující diagnostiku 11 běžných kožních lézí benigního i maligního charakteru, včetně kožního melanomu.

Škola pro umělou inteligenci

Princip aplikace s prozaickým názvem DERM je v podstatě velmi jednoduchý a je umožněn díky robustnímu rozvoji problematiky umělé inteligence. Aplikace je založena na principu strojového učení, při kterém jsou umělé neuronové síti „ukazovány“ obrázky nejčastějších benigních i maligních kožních lézí. Umělá inteligence si v rámci tréninku přiřazuje základní charakteristiky k jednotlivým nozologickým jednotkám a po dokončení tréninku je schopna sama rozhodovat o zařazení nových obrázků do jednotlivých naučených kategorií.

Stejně jednoduchá je i konstrukce technologie. Zařízení určené k diagnostice kožních lézí sestává z mobilní aplikace a speciální lupy, kterou lze připevnit k chytrému telefonu.

Jak dopadl souboj s lidským profesionálem?

Prvotní výsledky studií jsou poměrně ohromující. Aplikace byla otestována na více než 23 tisících pacientů, u nichž odhalila 1500 případů kožních malignit (více než polovinu v časném stadiu) a na druhou stranu snížila počet nutných dermatologických vyšetření o více než 4700.

Aplikace nezaostala ani při přímém srovnání s experty v oboru dermatologie. Senzitivita a specificita diagnostiky pomocí aplikace se zásadně nelišila od vyšetření dermatologem. Obě skupiny pak odhalily všechny případy melanomů, které se v testované populaci objevily. Ze studie tedy vyplynulo, že aplikace je schopná identifikovat případy melanomu s podobnou přesností jako lékař-specialista.

Budoucnost screeningových programů

Britská Národní zdravotní služba (NHS) udělila této technologii certifikaci třídy IIA podle klasifikace CE, což umožní zrychlit její nasazení při kontrolních vyšetřeních. Technologie by se tak v blízké budoucnosti mohla stát cenným pomocníkem v rámci screeningu kožních malignit, ale také při záchytu případných recidiv u dispenzarizovaných pacientů po primární léčbě. Výhodou aplikace určené pro zdravotníky je její jednoduchost a možnost využití prakticky kdekoliv, tedy například i v rámci terénního screeningu.

(holi)

Zdroje: 
1. Phillips M., Marsden H., Jaffe W. et al. Assessment of accuracy of an artificial intelligence algorithm to detect melanoma in images of skin lesions. JAMA Netw Open 2019; 2 (10): e1913436, doi: 10.1001/jamanetworkopen.2019.13436.
2. Phillips M., Greenhalgh J., Marsden H., Palamaras I. Detection of malignant melanoma using artificial intelligence: an observational study of diagnostic accuracy. Dermatol Pract Concept 2019; 10 (1): e2020011, doi: 10.5826/dpc.1001a11.
3. Skin Analytics achieves Class IIa UKCA Mark for DERM. The UK’s first and only class IIa certified AI dermatology device. Skin Analytics, 2022 Apr 19. Dostupné na: www.skin-analytics.com/anouncement/skin-analytics-achieves-class-iia-ukca-mark-for-derm