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L'intelligenza artificiale aiuta a valutare i test di allergia cutanea

Gli scienziati polacchi hanno SkinLogic-Soluzione sviluppata che consente test allergici cutanei più efficienti e risultati più affidabili. Il metodo utilizza videocamere e termocamere e un sistema che analizza le immagini fino all'ultimo pixel.

Gli autori della soluzione descritta sono specialisti della Facoltà di elettronica e tecnologia dell'informazione dell'Università di tecnologia di Varsavia, il team del professor Jacek Stępień (società Milton Essex) e l'Istituto medico militare.

I test clinici hanno dato ottimi risultati. Il sistema identifica correttamente fino al 98% dei casi, anche rari Allergien. Inoltre, è con SkinLogic possibile rilevare lesioni con un diametro massimo di 0,3 mm.

 Fonte immagine: Pixabay

Sviluppo e funzionamento di SkinLogic

Come sottolineato in un comunicato stampa della Warsaw University of Technology (WUT), dal punto di vista informatico, SkinLogic è a sistema di elaborazione dati. Il dispositivo è composto da un treppiede e dalle fotocamere citate all'inizio. Durante le prove, la mano del paziente deve essere fissata nel supporto. Il dispositivo scatta foto con luce visibile e infrarossa in determinati momenti e registra ciò che sta accadendo sui frammenti di pelle trattati con allergeni. Una volta che la documentazione digitale è disponibile, è il momento di modificare il PW algoritmo per l'uso.

È importante sottolineare che con il solito metodo manuale per misurare le reazioni allergiche (vesciche), il risultato non è del tutto accurato. Tuttavia, quando si utilizza SkinLogic, la misurazione viene eseguita dall'algoritmo. Inoltre, il sistema controlla sia la dimensione della reazione che altri parametri, come ad es. B. la loro forma. L'immagine ottenuta con lo spettro del lontano infrarosso è utile per questo.

Analisi del materiale digitale

Durante l'analisi, le immagini vengono suddivise in segmenti corrispondenti alla posizione delle incisioni sulla pelle (ogni segmento può essere esaminato separatamente). Analizzando i dati nel tempo, si può vedere come è cambiato il segmento.

Da dove provengono i dati di input per il sistema di intelligenza artificiale? Hanno utilizzato 1500 immagini di reazioni cutanee allergiche (record) che i medici hanno raccolto durante gli studi clinici su 100 pazienti. Ciò ha permesso all'algoritmo di imparare a riconoscere quale immagine rappresenta una reazione allergica e quale no.

Quello che otteniamo dalle immagini della fotocamera sono immagini 100x100 pixel. Un medico che esamina una vescica allergica ha solo l'area visibile ad occhio nudo. Esaminiamo ogni pixel delle immagini. Si potrebbe dire che una diagnosi standard si basa su un unico valore, mentre la risposta testata dall'intelligenza artificiale si basa su milioni di valori e combinazioni riconosciute", spiega il professor Robert Nowak, capo del dipartimento di intelligenza artificiale. Sarebbe estremamente difficile per un essere umano trovare questi schemi; un algoritmo addestrato fa questo lavoro velocemente ed è molto preciso. Più dati significano più rumore da eliminare, ma l'algoritmo può gestire anche questo problema. Il nostro sistema è stato addestrato utilizzando una serie di modelli sviluppati da un consorzio medico, quindi ha una base di alta qualità", aggiunge il ricercatore.

Migliore diagnosi e pianificazione del trattamento

Il sistema è attualmente in fase di test nell'ambito della pre-registrazione. Una volta utilizzato nella pratica clinica, può essere un aiuto prezioso. Significa più veloce Diagnosticare, fornisce risultati più precisi e consente una più facile consultazione con altri specialisti grazie all'acquisizione digitale del materiale.

L'articolo "Riconoscimento della reazione allergica cutanea basato sulla termografia mediante reti neurali convoluzionali" è stato pubblicato sulla rivista Scientific Reports a metà febbraio.