System SkinLogic to efekt współpracy naukowo-przemysłowej zespołu pod kierunkiem dr. hab. inż. Roberta Nowaka z Politechniki Warszawskiej wraz z zespołem dr. Jacka Stępnia (spółka Milton Essex) i naukowcami z Wojskowego Instytutu Medycznego.

Jak informują naukowcy w informacji prasowej przesłanej przez Politechnikę Warszawską, powszechnie stosowany u osób uczulonych schemat diagnostyczny obejmuje wizytę u specjalisty, nakłucie za pomocą specjalnego nożyka fragmentów przedramienia, na których zostały nałożone krople alergenu, 20 minut oczekiwania na wynik, a na końcu — pomiar bąbli linijką.

W nowym urządzeniu ręka pacjenta jest unieruchomiona w statywie. Maszyna wykonuje zdjęcia w świetle widzialnym i podczerwonym w ustalonych momentach, rejestrując to, co dzieje się na fragmentach skóry potraktowanych alergenami. Po otrzymaniu dokumentacji w formie cyfrowej przychodzi czas na wykorzystanie algorytmu stworzonego na Politechnice Warszawskiej.

„W standardowej procedurze pomiar reakcji alergicznej jest ręczny i nie do końca precyzyjny – oceniają badacze. - W przypadku SkinLogic to algorytm wykonuje pomiar, wykorzystując przy tym obrazy z kamer. System bada nie tylko wielkość odczynu, ale również inne parametry, takie jak kształt czy nietypowe reakcje. Na tym etapie szczególnie pomocny jest widok uzyskany przy wykorzystaniu widma dalekiej podczerwieni”.

Zdjęcia są dzielone na segmenty odpowiadające lokalizacji nakłuć na skórze. Każdy z tych segmentów można zbadać oddzielnie. Analiza danych w czasie pokazuje, jak zmieniał się badany fragment skóry.

Model, na którym opiera się SkinLogic, został stworzony na podstawie 1500 obrazów skórnych reakcji alergicznych zebranych w toku badań klinicznych przeprowadzonych na 100 pacjentach. Po opracowaniu przez lekarzy stanowiły one dane wejściowe dla systemu sztucznej inteligencji. Na ich podstawie algorytm mógł się nauczyć, jak rozpoznawać, który widok prezentuje reakcję alergiczną, a który nie.

"To, co otrzymujemy dzięki zdjęciom z kamery, to obrazy 100 x 100 pikseli. Lekarz, który bada bąbel alergiczny, ma do dyspozycji jedynie widoczne gołym okiem pole powierzchni. My badamy wszystkie piksele z otrzymanych obrazów. Można więc powiedzieć, że standardowa diagnoza jest oparta na podstawie jednej wartości, a odczyn badany przez sztuczną inteligencję opiera się na milionie wartości i wykrytych kombinacjach" – mówi prof. Robert Nowak, kierownik Zakładu Sztucznej Inteligencji.

Podkreśla, że dla człowieka znalezienie tych wzorców byłoby niezwykle żmudne, wytrenowany algorytm radzi sobie z tym zadaniem szybko i jest bardzo dokładny. System „trenował” na zestawie wzorów opracowanych przez konsylium lekarskie. W badaniach klinicznych system prawidłowo rozpoznał 98 procent przypadków alergii, także tych rzadkich. Dzięki SkinLogic możliwe jest wykrywanie zmian o średnicy poniżej 0,3 mm.

Obecnie system automatyzujący odczyty skórnych testów alergicznych przechodzi testy przedrejestracyjne. Wyniki badań nad modelem opracowanym przez multidyscyplinarny zespół specjalistów ze spółki MILTON ESSEX SA (lider projektu), Politechniki Warszawskiej oraz Wojskowego Instytutu Medycznego został opublikowany w Scientific Reports. Więcej na ten temat: https://www.nature.com/articles/s41598-022-06460-9

PAP – Nauka w Polsce

kol/ ekr/