Dagens PS

AI-diagnos av hudcancer kan bli sämre för mörkhyade

AI-diagnos av hudcancer
AI-system som tränas att diagnosticera hudcancer kan bli sämre på att diagnosticera mörkhyade patienter eftersom öppna databaser innehåller för få bilder på utslag på mörkare hy. (Foto: Mats Bjellerup/1177 Vårdguiden)
Annika Hjerpe
Annika Hjerpe
Uppdaterad: 10 nov. 2021Publicerad: 10 nov. 2021

Forskning visar att de AI-system som utvecklas för att diagnosticera hudcancer riskerar att bli mindre exakta på mörk hy.

ANNONS
ANNONS

Mest läst i kategorin

Inom sjukvården har artificiell intelligens, AI, visat sig ge stora möjligheter och i studier har teknik för bildigenkänning som är baserad på algoritmer för maskininlärning visat sig kunna klassificera hudcancer lika bra som mänskliga experter. Det skriver The Guardian.

I Storbritannien har en enhet inom brittiska National Health Services, NHS Trusts, börjat titta på AI som hjälp till dermatologer för klassificering av patienter med hudutslag. Enligt en studie gjord av forskare vid University of Oxford behövs dock mer göras för att tekniken ska vara till hjälp för alla patienter.

Finns för få bilder på mörk hud

Det finns nämligen få tillgängliga databaser med bilder som kan användas för att träna AI-systemen att diagnosticera hudcancer på mörkare hud och de som har bilder på människor med mörkare hy har väldigt få sådana bilder.

I den medicinska tidskriften Lancet Digital Health skriver studiens försteförfattare Dr. David Wen och hans forskarkollegor att de hittat 21 öppna databaser med cancerbilder av vilka 14 uppgav patienternas ursprungsland, av dem innehöll 11 stycken endast bilder från Europa, Nordamerika och Oceanien.

Endast 2 436 av totalt 106 950 bilder i de 21 databaserna hade angett hudtyp. Av alla dessa bilder var endast 10 hudutslag på patienter som angetts ha mörkt brun hud. Bara 1 585 bilder innehöll data som angav etnicitet i stället för, eller tillsammans med, information om hudtyp.

Extremt underrepresenterade

Databaserna innehöll inga bilder av patienter med afrikansk, afrikansk-karibisk eller sydasiatisk bakgrund. Bilder på hudutslag på mörkare hudtyper var alltså extremt underrepresenterade. Eftersom så få av databaserna angav de fotograferade patienternas etnicitet eller hudtyp är svårt att veta hur generaliserbara algoritmer som tränas på dessa bilder skulle bli.

ANNONS

“Du kan ha en situation där tillsynsmyndigheterna säger att eftersom den här algoritmen bara har tränats på bilder av ljushyade personer, så får du bara använda den för ljushyade individer, och det kan därför leda till att vissa populationer utesluts från algoritmer som är godkända för klinisk användning,” säger David Wen till The Guardian.

Behov av standarder

Han menar att om tillsynsmyndigheterna är lite mer avslappnade skulle de kunna tillåta användning på alla patienter med förbehållet att algoritmerna inte kan vara lika exakta på dem där AI-systemet inte har kunna tränats lika väl på grund av brist på bilder. Det skulle kunna skapa andra problem, exempelvis att patienter utsätts för kirurgi som hade kunnat undvikas eller att behandlingsbar cancer missas.

Forskarna tror inte information om hudtyp och etnicitet utelämnas avsiktligt men menar att det finns behov av att införa standarder för att säkerställa att viktig information rapporteras tillsammans med bilderna.

Läs mer: Vinnova ger anslag till utveckling av AI-baserad diagnostik

Läs mer från Dagens PS - vårt nyhetsbrev är kostnadsfritt:
Annika Hjerpe
Annika Hjerpe

Reporter på Dagens PS med fokus på bland annat Life Science, hälsa och hållbarhet.

Annika Hjerpe
Annika Hjerpe

Reporter på Dagens PS med fokus på bland annat Life Science, hälsa och hållbarhet.

ANNONS
ANNONS

Senaste nytt

ANNONS