Sztuczna inteligencja pomoże w wykrywaniu alergii

Polski system sztucznej inteligencji medycznej SkinLogic stworzony do precyzyjnej, automatycznej analizy skórnych testów alergicznych pomyślnie przeszedł badania kliniczne, co potwierdziło, że może wpierać lekarzy w stawianiu diagnoz. Publikacja dotycząca prac nad jego tworzeniem została opublikowana w czasopiśmie „Scientific Reports”.

– Nasze badania znalazły uznanie w oczach międzynarodowych recenzentów i zostały uznane za wyniki na światowym poziomie – podkreślają twórcy systemu.

Prace nad nowatorskim rozwiązaniem diagnostycznym o nazwie SkinLogic prowadził multidyscyplinarny zespół naukowców złożony z inżynierów kierowanych przez prof. Roberta Nowaka z Instytutu Informatyki Politechniki Warszawskiej oraz ze specjalistów od multispektralnego obrazowania medycznego i lekarzy kierowanych przez prof. Jacka Stępnia ze spółki Milton Essex i prof. Karinę Jahnz-Różyk z Wojskowego Instytutu Medycznego. Projekt stanowił część większego programu badawczego dotyczącego wykorzystania sztucznej inteligencji do celów zautomatyzowanego przetwarzania obrazowych danych medycznych – IRFAN-Allergoscope.

Głównym przeznaczeniem SkinLogic jest automatyzacja odczytu skórnych testów alergicznych. System działa w oparciu o techniki multispektralnego (wielowidmowego) obrazowania medycznego z wykorzystaniem widma w dalekiej poczerwieni (LWIR).

Wykorzystana w urządzeniu głowica HYBRID II posiada unikalny układy sensorów, które w połączeniu z systemem sztucznej inteligencji dokładnie szacują nasilenie alergii, przy jednoczesnym zmniejszeniu ryzyka błędnego rozpoznania, do jakiego może dojść podczas diagnozy przy użyciu standardowych metod, prowadzonej przez człowieka.

Rozwiązanie to, jak wyjaśniają jego twórcy, stanowi przełom w zautomatyzowanej cyfrowej analizie patologii tkanki skórnej, umożliwiając wykrywanie nawet subminimalnych (czyli niższych niż minimalne) zmian o średnicy poniżej 0,3 mm. Pozwala więc na precyzyjną identyfikację nowego typu czynnościowych markerów skórnej reakcji alergicznej (HARM – Hyperthermic Allergic Reaction Markers).

SkinLogic jest też w pełni kompatybilny ze wszystkimi dostępnymi na rynku zestawami do testów skórnych: zarówno tych punktowych, jak i płatkowych.

Jak podkreśla prof. Jacek Stępień, współtworzony przez niego system, wykorzystujący sprzężone algorytmy uczenia głębokiego i hybrydowy model z kluczowym modułem w postaci konwolucyjnej sieci neuronowej, osiągnął bardzo dobre wyniki wykrywania odczynów alergicznych w porównaniu ze „złotym standardem klinicznym”.

Badania kliniczne systemu przeprowadzone zostały w Klinice Chorób Wewnętrznych, Pneumonologii, Alergologii i Immunologii Klinicznej Wojskowego Instytutu Medycznego. Na jego potrzeby naukowcy zgromadzili bazę ponad 1500 obrazów skórnych odczynów alergicznych, w oparciu o które testowali SkinLogic.

– System uzyskał wskaźniki AUC (0.98) i AP (0.97), które są przyjętymi miarami jakości testów medycznych, co plasuje go w pierwszej lidze światowej – informuje współautor badania.

Czytaj też: Powstał program komputerowy, który pomoże chorym na Parkinsona