Чтобы восполнить пробел, ученые из Рокфеллеровского университета и других учреждений проанализировали базу данных из 120 фотоснимков новообразований (60 доброкачественных пигментных пятен и 60 меланом). С помощью компьютерных программ авторы отобрали 50 диагностических критериев, отличающих меланому, в том числе форму, размер, симметричность, соотношение цветов и другие.
Оценка биомаркеров меланомы. / © Daniel S. Gareau et al., Experimental Dermatology, 2016
Наиболее значимые параметры вошли в набор визуальных биомаркеров меланомы, который ученые использовали для обучения 13 различных алгоритмов. Их задачей было определить тип новообразования по соотношению критериев. Результат совместной работы алгоритмов выражался в количественной оценке Q от 0 до 1. Чем выше было значение, тем выше вероятность того, что на снимке меланома.
В ходе испытаний система сумела верно определить меланому в 98 процентах случаев. Однако специфичность оказалась невысокой: диагностика доброкачественных новообразований была проведена только в 36 процентах случаев. По словам исследователей, подобные значения чувствительности сопоставимы с показателем квалифицированного эксперта-дерматолога.
