Digital THink Tank (DTT)

Inteligența artificială ajută la evaluarea testelor de alergie cutanată

Oamenii de știință polonezi au SkinLogic-Soluție dezvoltată care permite testarea mai eficientă a alergiilor cutanate și rezultate mai fiabile. Metoda folosește camere video și termice și un sistem care analizează imaginile până la ultimul pixel.

Autorii soluției descrise sunt specialiști de la Facultatea de Electronică și Tehnologia Informației a Universității de Tehnologie din Varșovia, echipa profesorului Jacek Stępień (compania Milton Essex) și Institutul Medical Militar.

Testele clinice au dat rezultate foarte bune. Sistemul identifică corect până la 98% din cazuri, chiar și cele rare alergii. În plus, este cu SkinLogic posibilă depistarea leziunilor cu un diametru maxim de 0,3 mm.

 Sursa imaginii: Pixabay

Dezvoltarea și funcționarea SkinLogic

După cum se subliniază într-un comunicat de presă al Universității de Tehnologie din Varșovia (WUT), din perspectivă IT, SkinLogic este un sistem de prelucrare a datelor. Aparatul este format dintr-un trepied și camerele menționate la început. În timpul testelor, mâna pacientului trebuie să fie fixată în suport. Aparatul face poze cu lumină vizibilă și infraroșie la anumite momente și înregistrează ce se întâmplă pe fragmentele de piele tratate cu alergeni. Odată ce documentația digitală este disponibilă, este timpul să editați PW algoritm de a utiliza.

Important, cu metoda manuală obișnuită de măsurare a reacțiilor alergice (vezicule), rezultatul nu este complet exact. Cu toate acestea, când se utilizează SkinLogic, măsurarea este efectuată de algoritm. În plus, sistemul verifică atât dimensiunea reacției, cât și alți parametri, cum ar fi de ex. B. forma lor. Pentru aceasta este utilă imaginea obținută cu spectrul infraroșu îndepărtat.

Analiza materialului digital

În timpul analizei, imaginile sunt împărțite în segmente corespunzătoare locației inciziilor pe piele (fiecare segment poate fi examinat separat). Analizând datele în timp, se poate vedea cum s-a schimbat segmentul.

De unde provin datele de intrare pentru sistemul de inteligență artificială? Ei au folosit 1500 de imagini ale reacțiilor alergice ale pielii (înregistrări) pe care medicii le-au colectat în timpul studiilor clinice la 100 de pacienți. Acest lucru a permis algoritmului să învețe să recunoască ce imagine reprezintă o reacție alergică și care nu.

Ceea ce obținem din imaginile camerei sunt imagini de 100x100 pixeli. Un medic care examinează un blister alergic are doar zona vizibilă cu ochiul liber. Examinăm fiecare pixel din imagini. S-ar putea spune că un diagnostic standard se bazează pe o singură valoare, în timp ce răspunsul testat de inteligența artificială se bazează pe milioane de valori și combinații recunoscute.„, explică profesorul Robert Nowak, șeful Departamentului de inteligență artificială. Ar fi extrem de greu pentru un om să găsească aceste tipare; A algoritm antrenat face acest lucru rapid și este foarte precis. Mai multe date înseamnă mai mult zgomot de eliminat, dar algoritmul poate gestiona și această problemă. Sistemul nostru a fost antrenat folosind un set de modele dezvoltate de un consorțiu medical, așa că are o bază de înaltă calitate”, adaugă cercetătorul.

Diagnostic îmbunătățit și planificare a tratamentului

Sistemul este în prezent testat ca parte a preînregistrării. Odată folosit în practica clinică, poate fi un ajutor neprețuit. Înseamnă mai repede diagnostic, oferă rezultate mai precise și permite consultarea mai ușoară cu alți specialiști datorită achiziției digitale a materialului.

Articolul „Recunoașterea reacțiilor alergice cutanate bazate pe termografie prin rețele neuronale convoluționale” a fost publicat în revista Scientific Reports la mijlocul lunii februarie.