FotoFinder Systems: l'intelligenza artificiale rivoluziona il rilevamento del tumore della pelle

BAD BIRNBACH, Germania--(BUSINESS WIRE)--L'intelligenza artificiale (IA) è attualmente sulla bocca di tutti. Gli esperti dicono che le aziende devono concentrarsi sui tre aspetti dell'IA per avere un ruolo importante nel settore: le ultime conoscenze di programmazione, l'importanza dei dati e l'integrazione dell'IA nei flussi di lavoro esistenti. FotoFinder Systems unisce questi aspetti chiave già oggi. Come pioniere, l'azienda high-tech è un leader nell'integrazione dell'IA nella tecnologia per la diagnosi del cancro della pelle. Con il nuovo software esperto Moleanalyzer pro, i dermatologi sono in grado di valutare i nevi con l'IA, e i risultati confermano una precisione estremamente elevata.

“Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists”

L'alta tecnologia incontra l'esperienza specializzata

Moleanalyzer pro offre ai medici la possibilità di confermare le loro diagnosi con varie tecniche di valutazione. Per la prima volta, è possibile combinare l'esperienza specializzata con l'IA e ricevere inoltre una seconda opinione – basta un clic del mouse – da celebri esperti internazionali di oncologia cutanea.

IA in dermatoscopia

Moleanalyzer pro funziona con l'apprendimento approfondito, il “deep learning”: l'abilità umana di apprendere da esempi ed esperienze viene trasferita al computer. A questo scopo, la rete neurale convoluzionale è stata addestrata con la raccolta attualmente più grande di immagini dermatoscopiche, compresa la diagnosi corrispondente. Il successo dell'algoritmo è dovuto al continuo "accrescimento" dovuto ai tanti anni di utile collaborazione con medici di tutto il mondo. Grazie alla sempre maggiore esperienza e alle sue proprie regole autonome, l'algoritmo è in grado di distinguere tra lesioni benigne e maligne. Il risultato è un punteggio che supporta la valutazione del rischio di entrambe le tipologie di lesioni cutanee, melanocitarie e non-melanocitarie. Tra breve, questo “Score IA” sarà disponibile ai medici anche su dispositivi mobili.

Verificato, preciso, auto-apprendente

Stando allo studio rappresentativo “Man against machine”* (“Uomo contro macchina”), l'algoritmo di apprendimento approfondito ha dimostrato una sensibilità straordinariamente elevata identificando correttamente il 95% dei tumori cutanei maligni. Nel gruppo di confronto, gli esperti – 58 dermatologi da 17 paesi – hanno correttamente identificato l'86,6% delle lesioni maligne. L'algoritmo ha mostrato anche una specificità elevata in modo affidabile, identificando correttamente come benigni l'82,5% dei nevi, mentre gli esperti ne avevano identificato come benigni il 71,3%.

L'intelligenza artificiale incontra l'esperienza umana

Per quanto sia affascinante, l'IA non può sostituire l'esperienza umana quando si tratta di tumore della pelle. Alla fine, la decisione sul da farsi spetta al medico. In caso di dubbio, Moleanalyzer pro offre un servizio di seconda opinione da specialisti di tumore della pelle di fama internazionale per confermare la diagnosi.

Informazioni su FotoFinder Systems

Fondata nel 1991, la società tedesca è specializzata nella diagnosi del cancro della pelle tramite il Total Body Mapping Automatico e la dermatoscopia digitale, nonché nella diagnosi tricologica, la documentazione della psoriasi con valutazione PASI computerizzata e l’imaging nella medicina estetica. La presenza globale della società si appoggia a varie affiliate in Italia, Spagna, Regno Unito e Stati Uniti oltre a una rete di collaboratori in tutto il mondo. FotoFinder ha vinto diversi premi, tra cui il Bavarian Export Award e il Red Dot Design Award, ed è stata riconosciuta come una delle aziende più innovative nella Bassa Baviera.

* “Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists”, di H.A. Haenssle et al. Annals of Oncology. doi:10.1093/annonc/mdy166

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