Satu kajian baru dari Universiti Gothenburg menunjukkan bahawa AI boleh menilai keagresifan karsinoma sel skuamosa dalam kanser kulit setepat pakar dermatologi yang berpengalaman.
Satu kajian baru-baru ini yang diketuai oleh Universiti Gothenburg telah menunjukkan bahawa model kecerdasan buatan yang mudah boleh berfungsi setanding dengan pakar dermatologi yang berpengalaman dalam menilai keagresifan karsinoma sel skuamosa, satu bentuk kanser kulit yang biasa. Penemuan ini boleh menandakan era baharu dalam diagnosis dan rawatan kanser, yang berpotensi memperkemas proses dan memastikan campur tangan tepat pada masanya.
Lebih daripada 10,000 orang Sweden didiagnosis dengan karsinoma sel skuamosa setiap tahun, menjadikannya bentuk kedua paling biasa kanser kulit di negara ini selepas karsinoma sel basal. Penyakit ini biasanya berkembang di kawasan yang terdedah kepada matahari seperti kepala dan leher, selalunya disebabkan oleh pendedahan sinaran UV yang berpanjangan.
Penyelidik utama Sam Polesie, seorang profesor dermatologi bersekutu di Universiti Gothenburg, menyifatkan sifat karsinoma sel skuamosa akibat sinaran UV terkumpul, yang menjejaskan orang dewasa berkulit cerah dengan ketara.
"Jenis kanser ini, yang merupakan hasil daripada mutasi jenis sel yang paling biasa di lapisan atas kulit, berkait rapat dengan sinaran UV terkumpul dari masa ke masa. Ia berkembang di kawasan yang terdedah kepada matahari, selalunya pada kulit yang sudah menunjukkan tanda-tanda kerosakan matahari, dengan tompok bersisik kasar, pigmentasi tidak sekata dan keanjalan yang berkurangan, "kata Polesie, yang juga pakar keluaran berita Universiti Sahl, Grenskatologi.
Mendiagnosis karsinoma sel skuamosa biasanya mudah, tetapi penilaian praoperasi untuk menentukan keagresifan tumor adalah lebih mencabar. Tumor agresif memerlukan campur tangan pembedahan segera dengan margin yang lebih luas, manakala tumor yang kurang agresif boleh diuruskan dengan prosedur yang lebih mudah.
Secara tradisinya, biopsi tebuk praoperasi untuk karsinoma sel skuamosa yang disyaki tidak rutin di banyak negara, termasuk Sweden. Sebaliknya, pembedahan dilakukan berdasarkan syak wasangka klinikal, dengan spesimen yang dikeluarkan kemudiannya dianalisis secara histopatologi. Amalan ini menekankan keperluan untuk kaedah penilaian bukan invasif, seperti analisis imej berasaskan AI.
Pasukan penyelidik melatih sistem AI mereka pada 1,829 imej dekat klinikal kes karsinoma sel skuamosa yang disahkan. Mereka kemudian menguji model AI pada 300 imej, membandingkan prestasinya dengan tujuh pakar dermatologi berpengalaman.
Keputusan, diterbitkan dalam Journal of the American Academy of Dermatology International, menunjukkan bahawa prestasi AI hampir sama dengan pakar dermatologi.
Menariknya, walaupun penilaian model AI hampir tidak dapat dibezakan daripada pakar, persetujuan di kalangan pakar dermatologi individu hanya sederhana. Percanggahan ini menyerlahkan kerumitan tugas dan potensi AI untuk membawa konsistensi kepada proses diagnostik.
Kajian itu juga menunjukkan dua ciri klinikal - permukaan kulit yang berulser dan rata - sebagai penunjuk pertumbuhan tumor yang lebih agresif. Tumor sedemikian adalah lebih daripada dua kali lebih mungkin untuk dikategorikan ke dalam tahap keagresifan yang lebih tinggi.
AI telah menjana minat yang ketara dalam penjagaan kanser kulit sejak beberapa tahun kebelakangan ini. Walau bagaimanapun, kesan praktikalnya dalam penjagaan kesihatan telah terhad setakat ini, menurut Pelosie. Beliau menekankan keperluan untuk bidang aplikasi yang jelas di mana penyelidikan boleh memberikan nilai sebenar untuk penjagaan kesihatan Sweden.
"Kami percaya bahawa satu kawasan aplikasi sedemikian boleh menjadi penilaian praoperasi bagi kanser kulit yang disyaki, di mana kesimpulan yang lebih bernuansa boleh mempengaruhi keputusan. Model yang kami bangunkan memerlukan penghalusan dan ujian selanjutnya, tetapi cara ke hadapan adalah jelas - AI harus disepadukan di mana ia sebenarnya menambah nilai kepada proses membuat keputusan dalam penjagaan kesihatan," tambah Polesie.
sumber: Universiti Gothenburg