Využití dat v boji proti rakovině kůže | Mňamka #438

Úvod

Rakovina kůže je jedním z nejčastějších typů rakoviny, které postihují lidstvo. Tento nádor vzniká na kůži a může být způsoben nadměrným vystavením slunečnímu záření, genetickými faktory, oslabenou imunitou a dalšími faktory. Podle Světové zdravotnické organizace (WHO) každoročně vznikne na světě asi 3 miliony nových případů nádoru kůže a až 132 000 lidí na něj umírá.

Rakovina v číslech

V roce 2020 bylo v České republice diagnostikováno přibližně 3 100 nových případů maligního melanomu a zhruba 13 500 případů ostatních typů kožního nádoru. Rakovina kůže je nejčastějším typem rakoviny v celé Evropě. Podle dat Evropského registru nádorů bylo v Evropě v roce 2020 diagnostikováno 107 920 případů nádoru kůže. Tento počet se v průběhu let zvyšuje a odborníci očekávají další nárůst.

Kromě toho, že se počet nově diagnostikovaných případů rakoviny kůže zvyšuje, je na tuto nemoc stále vysoká úmrtnost. V České republice bylo evidováno 352 úmrtí na rakovinu kůže, což představuje téměř 7 % z celkového počtu úmrtí na rakovinu.

Prevence

Prevence a včasná diagnostika jsou klíčové faktory pro snížení počtu případů a úmrtnosti na rakovinu kůže. A právě zde může strojové učení a analýza dat hrát velkou roli. Díky novým technologiím a vývoji algoritmů je možné využít strojové učení k identifikaci rizikových faktorů, diagnostice a sledování průběhu onemocnění. V dalších částech tohoto článku se podrobněji podíváme na to, jak strojové učení pomáhá v prevenci a včasné diagnostice rakoviny kůže a jaké jsou dosavadní výsledky a výzvy v této oblasti.

Využití dat k včasné identifikaci

Při analýze kožních lézí se strojové učení ukázalo jako velmi efektivní nástroj pro diagnostiku a identifikaci rakoviny kůže. Existuje několik různých přístupů a modelů strojového učení, které se používají k analýze kožních lézí.

V diagnostice rakoviny kůže se využívá několik přístupů, mezi něž patří i metoda konvolučních neuronových sítí (CNN). Jsou to speciální typy neuronových sítí, které využívají konvoluční (convolution) vrstvy k extrakci rysů z obrazů. Tyto vrstvy se skládají z neuronů, které jsou spojeny s malým oknem vstupních pixelů. Během učení sítě se tyto okna posouvají po celém obrázku a každý neuron v konvoluční vrstvě počítá vážený součet pixelů pod daným oknem. Výstup této operace pak projde funkční transformací, jako například ReLU aktivační funkcí.

Kromě konvolučních vrstev obsahuje CNN také sdružovací (pooling) vrstvy, které slouží k redukci dimenzionality dat a zároveň zvyšují robustnost sítě vůči malým posunům a rotacím obrazů. Sdružovací vrstvy pracují na stejném principu jako konvoluční vrstvy, ale místo váženého součtu pixelů počítají například průměr nebo maximum z celého okna. To má za následek snížení počtu parametrů v síti a zároveň vede k větší schopnosti generalizovat naučené rysy na nové data.

K úspěšnému naučení typů kožních lézí je potřeba mít k dispozici velké množství dat, tedy snímků kožních onemocnění s označením, o který typ choroby se jedná. Výsledkem úspěšně natrénované sítě je prediktivní model. Po trénování může být model použit k analýze nových fotografií kožních lézí a identifikaci potenciálních chorob. Tyto sítě se učí rozpoznávat nejen přítomnost kožních lézí, ale také typ a stupeň malignity. Přesnost klasifikace konvolučních sítí v mnoha případech překonává přesnost diagnostiky provedené lidským odborníkem.

Mobilní aplikace

Dnes existuje mnoho mobilních aplikací, které umožňují pacientům sledovat a monitorovat své kožní léze pomocí fotografií pořízených z mobilního zařízení. Tyto aplikace poskytují rychlé a snadné vyhodnocení příznaků a mohou pomoci pacientům identifikovat možné kožní léze, které by mohly vyžadovat další diagnostiku. Některé z těchto aplikací jsou k dispozici zdarma, zatímco jiné vyžadují placenou předplatné. Mezi takové dnes nejznámější a nejpoužívanější aplikace patří - SkinVision, First Derm či mySkin.

Závěr

Na závěr je nutné zdůraznit, že i přes pozitivní vliv strojového učení a moderních technologií na diagnostiku rakoviny kůže, je stále nezbytné vyhledávat pravidelně lékařskou pomoc a konzultovat jakékoli podezřelé změny na kůži s odborníkem. Včasná diagnostika a léčba jsou stále klíčové pro úspěšné vyléčení této nemoci. K tomu nám ovšem moderní technologie slouží více než dobře.

A jak se takový prediktivní model vytvoří? To si ukážeme někdy příště.

Zdroje

• World Health Organization: Skin cancer. [online]. Dostupné z: https://www.who.int/uv/faq/skincancer/en/index1.html
• European Society for Medical Oncology: Skin cancer. [online]. Dostupné z: https://www.esmo.org/patient-guides/cancer-types/skin-cancer

• Epidemiologie zhoubných nádorů v České republice. [online]. Dostupné z: https://www.svod.cz/?sec=analyzy
• KATIĆ, Marko, et al. Automated skin lesion classification on a representative sample of dermoscopic images using deep learning architecture. In: Open Medicine. 2020, 15(1), s. 390-399. DOI: 10.1515/med-2020-0006. Dostupné z: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/med-2020-0006/html
• Tech The Lead. App can detect skin cancer with 95% accuracy. [online]. Dostupné z: https://techthelead.com/app-detect-skin-cancer-95-accuracy/

Zapomněl jsem na něco? Chcete se na něco zeptat? Napište mi. Rád to s vámi proberu.

Martin

Martin Křeček
Datový detektiv
Linkedin

Líbí se vám článek? Ochutnejte naše mňamky.