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Identificare il cancro alla pelle con i trasformatori di visione
I trasformatori di visione per il cancro alla pelle potrebbero essere utilizzati per analizzare immagini dermoscopiche allo scopo di identificare lesioni sospette, valutare i sintomi e fornire un supporto alla diagnosi. Questi modelli di intelligenza artificiale (IA) sfruttano l’architettura dei trasformatori, e un recente studio condotto presso la Hamad Bin Khalifa University in Qatar, pubblicato nel 2023 su Frontiers in Artificial Intelligence, ha dimostrato il loro notevole potenziale in questo campo.
Gli autori della ricerca si sono impegnati a sintetizzare e analizzare la letteratura che utilizza i trasformatori di visione per il rilevamento delle lesioni cutanee, includendo un totale di ventotto studi. È emerso che l’uso di tali modelli ha conosciuto una rapida crescita dal 2020 al 2022, ottenendo risultati eccezionali nella rilevazione del tumore della pelle mediante l’analisi di immagini dermoscopiche. La revisione ha rilevato un ampio uso dei dataset ISIC (International Skin Imaging Collaboration) e HAM10000 (Human Against Machine with 10,000 training images), che rappresentano risorse fondamentali nel campo della dermatologia e dell’IA. È interessante notare che le architetture più comunemente utilizzate risultano essere ibride o basate su pipeline, con approcci “trasformatore-trasformatore” o “trasformatore-reti neurali convoluzionali”. Inoltre, la maggior parte degli studi ha condiviso i risultati attraverso dataset accessibili e ha confermato l’efficacia dei propri modelli tramite procedure di addestramento e test o divisione in fasi di addestramento, validazione e test.
Nonostante questi progressi, emerge l’importanza di implementare questi modelli su dispositivi mobili e di aumentare la diversità geografica dei dati disponibili. In questo contesto, la collaborazione tra esperti informatici e professionisti medici continua a giocare un ruolo cruciale, e la standardizzazione dei protocolli di valutazione tra diverse architetture di trasformatori nell’analisi delle immagini dermoscopiche per il rilevamento del melanoma rappresenta una prospettiva promettente per l’avanzamento continuo in questo settore.
Fonte: Frontiers in artificial intelligence
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2023.1202990/full
