En tidig och korrekt diagnos är a och o för att en människa ska ha en chans att överleva en cancersjukdom. Sjukhus och läkare finns dock inte alltid till hands att göra den bedömningen, än mindre specialistvård. Smart teknik har potential att göra vården mer tillgänglig, hjälpa fler människor och rädda fler liv.
Med hjälp av en specialtränad algoritm och en smart telefon hoppas en grupp forskare vid Stanford-universitetet att de ska kunna nå ut till människor som bor långt från sjukhus eller helt enkelt inte har pengarna. En algoritm kan diagnostisera hudcancer lika bra som en mänsklig läkare.
– Vi insåg att det var möjligt, inte bara att göra det bra, utan göra det lika bra som hudläkare. Det var där vårt tänkande ändrades. Det var då vi sa att detta är inte bara ett studentprojekt i klassrummet utan en möjlighet att göra något stort för mänskligheten, säger Sebastian Thrun, doktorand vid universitetets laboratorium för artificiell intelligens, till Stanfords egen nyhetssajt.
Läs också: Appen som får blinda att se - med dina ögon
Artificell intelligens är en växande trend inom sjukvården där IBM:s Watson är ett annat exempel på datorer som används i diagnosarbetet. Stanfordforskarna har i sin studie kombinerat en visuell process med djupinlärning. En typ av artificiell intelligens som efterliknar det neurala nätverket i människans hjärna. 130 000 bilder har matats in i datorn för att lära den att skilja på olika hudåkommor och cancer. Och diagnostisera potentiell hudcancer.
För någon omfattande databas för detta ändamål fanns inte. Forskarna fick helt enkelt vända sig till internet och bygga ihop en själva.
– Det finns ingen stor databas med bilder på cancer som vi kunde använda för att träna vår algoritm, så vi fick bygga en själva. Vi samlade in bilder från internet och jobbade tillsammans med läkarutbildningen för att ta fram en bra klassificering av information som till en början var mycket rörig. Bara märkningen var på flera olika språk, bland annat tyska, arabiska och latin, säger Brett Kuprel, doktorand och en av författarna bakom rapporten.
Helt från ruta ett började de dock inte. Istället tog forskarna hjälp av Google och utgick från företagets algoritm som redan tränats att skilja på 1,28 miljoner olika bilder från 1 000 olika kategorier. Ända skillnaden var att den lärt sig skilja på hundar och katter. Och det var där forskarna egen databas kom in i bilden.
Under försöken användes bilder på åkommor som fått en diagnos fastslagen. Antingen en cancertumör, godartad eller någon annan form av hudsjukdom. 21 hudläkare fick göra sin bedömning, om de ville göra en biopsi, påbörja en behandling eller om de skulle lugna patienten. 370 bilder ingick i försöket. Både de mänskliga och de artificiella hudläkarna ställde lika bra diagnoser, båda presterade lika bra resultat på en graf som mätte noggrannhet och känslighet, 91 procent.
Hudcancer tillhör en av de vanligaste, och dödligaste, cancersjukdomarna i USA, skriver universitetets nyhetssajt. Omkring 5,4 miljoner nya fall rapporteras varje år. I Sverige får drygt 3 000 människor diagnosen malignt melanom, som enligt Cancerfonden är bland de vanligaste cancerformerna i landet. Upptäcks sjukdomen i sitt allra tidigaste skede är överlevnadsgraden efter fem år ungefär 97 procent. Dröjer en diagnos för länge och upptäcks alltför sent sjunker den siffran till 14 procent, enligt amerikansk statistik.
Läs också: EKG istället för lösenord kan vara nyckel till säkra patientdata
I dag huserar algoritmen i en dator. Men för att göra större nytta hoppas forskarna en dag kunna anpassa den för en smart telefon. Därmed skulle en metod för pålitliga diagnoser finnas till hands i människors absoluta närhet och vardag.
– Mitt eureka-ögonblick var när jag insåg precis hur allmänt förekommande smarta telefoner kommer vara. Alla kommer gå runt med en superdator i fickan med olika sensorer inbyggda, inklusive en kamera. Tänk om vi kunde använda den som en visuell skärm för hudcancer, eller andra krämpor, säger Andre Esteva, en annan av gruppens doktorander.
Att anpassa algoritmen till en mobil enhet tror forskarna inte kommer utgöra några större svårigheter. Men de måste genomföra fler kliniska tester innan de påbörjar det arbetet. Studien presenterades i vetenskapstidskriften Nature den 25 januari.
