Wetenschappers hebben een nieuw AI-model voor het detecteren van huidkanker ontwikkeld. Onderzoek heeft aangetoond dat het AI-model, ontwikkeld door aan de Ahmadu Bello University in Nigeria, in staat IS om met een zeer hoge nauwkeurigheid (bijna 95%) het type huidkanker te diagnosticeren. Volgens de wetenschappers heeft het AI-model de potentie om een revolutie teweeg te brengen in de wijze waarop dermatologen huidkanker opsporen.
Het nieuwe AI-model is ontwikkeld met de kracht transfer learning en test time augmentation (TTA). Het model typeert huidlaesies in zeven verschillende categorieën, zoals melanoom, basaalcelcarcinoom en goedaardige keratose. Het Nigeriaanse onderzoek is vorige maand gepubliceerd in Data Science.
Vijf transfer learning modellen geïntegreerd
Voor de ontwikkeling van het AI-model ontwikkelden professor Aliyu Tetengi Ibrahim en zijn team een geavanceerd deep learning-model dat vijf geavanceerde transfer learning-modellen integreert voor het classificeren van huidlaesies in zeven categorieën. Het model werd daarvoor getraind op de uitgebreide HAM10000 dataset van meer dan 10.000 dermoscopische beelden. De nauwkeurigheid van het model was met 94,49 procent bijzonder indrukwekkend.
Een belangrijke innovatie in dit onderzoek is het gebruik van TTA. Dit is een techniek die de dataset kunstmatig vergroot door willekeurige wijzigingen toe te passen op testbeelden. Hierdoor wordt het vermogen van het model om te generaliseren over een breed scala aan huidlaesies vergroot, waardoor de diagnostische precisie wordt verbeterd. De gewogen ensemblebenadering, die de sterke punten van individuele modellen combineert, presteert beter dan andere huidige methoden op dit gebied en biedt een krachtig hulpmiddel voor dermatologische diagnostiek.
“De integratie van deep learning in de dermatologie is niet alleen een vooruitgang; het is een noodzaak. De hoge nauwkeurigheid van ons model kan de behoefte aan onnodige biopsieën verminderen en eerdere detectie bevorderen, wat uiteindelijk levens kan redden door dermatologen te helpen beter geïnformeerde beslissingen te nemen. Deze doorbraak is een duidelijk voorbeeld van hoe AI medische expertise kan vergroten en cruciale ondersteuning kan bieden in de strijd tegen huidkanker”, aldus professor Ibrahim.
Grote potentie
De potentiële toepassingen van dit AI-model in klinische omgevingen zijn immens, zo stellen de onderzoekers. Denk aan het stroomlijnen van het diagnostische proces, waardoor niet alleen de zorg voor patiënten verbeterd kan worden, maar ook bespaard wordt op de kosten voor deze zorg. Dat is ook een groot voordeel voor de zorg in regio's met beperkte toegang tot dermatologische expertise. De integratie van deze technologie in digitale telehealth platforms zou ertoe kunnen bijdragen dat de patiënten ook in minderbedeelde gebieden toegang krijgen tot huidkankerdiagnostiek en de geavanceerde medische zorg die daarbij hoort.
De voordelen van een vroegtijdige, en snelle, diagnose van huidkanker zijn evidend. Daar wordt op meerdere vlakken aan gewerkt. Zo zullen het Catharina Ziekenhuis en het Maastricht UMC+ in de loop van 2026 een nieuwe scanner in gebruik nemen waarmee van een verdachte plek op de huid binnen een halve minuut kan worden bepaald of het al dan niet huidkanker is.
