En mistenkelig føflekk blant vanlige føflekker.

Avslører kreftfarlige føflekker automatisk

Et nytt dataprogram kan gjenkjenne mistenkelige føflekker like ofte som ekspertene.

8.2 2017 04:00

Nordmenn dør oftest av føflekkreft i Europa. Norge ligger nesten på topp i verden i dødelig føflekkreft, bare slått av New Zealand. Hvert år dør 300 personer, ifølge Folkehelseinstituttet.

Og hvert eneste år registreres rundt 1550 nye tilfeller her i landet. Det var åtte ganger så mange tilfeller i 2012 som i 1953.

Denne krefttypen kan altså være svært farlig, og det gjelder å oppdage den tidlig.

Det kan et dataprogram hjelpe med, mener amerikanske forskere. Programmet kjenner igjen faretruende føflekker.

Se videoen der forskerne forklarer hvordan det virker:

Like flink som hudleger

Forskerne utviklet en algoritme som kan se etter tegn på kreft på huden. De matet algoritmen med 129 000 bilder av mer enn 2000 forskjellige hudsykdommer.

De lærte den å se etter både føflekkreft og karsinom, som oppstår i vevet og er den vanligste typen hudkreft.

Så ba forskerne 21 hudleger om å vurdere noen hundre bilder av føflekker og skader i huden.

Algoritmen viste seg å være like flink som ekspertene til å skille mellom normale og kreftbefengte føflekker og hudområder.

Men de minner om at de ennå ikke har testet om programmet virker ute i den virkelige verden.

Norske forskere utvikler programmer

Også norske forskere har jobbet med å utvikle dataprogrammer som kan oppdage føflekkreft.

Blant annet ved Universitetet i Bergen, der et instrument analyserer bilder av føflekkene. Systemet ga samtlige ondartede føflekker riktig diagnose, mens en av ti godartede føflekker fikk feil diagnose.

Farge, form, jevnhet, symmetri og overgangen mellom føflekk og huden rundt er bare noe av det legen må vurdere før hun kan stille diagnosen.

Det er vanskelig å lage gode nok programmer som gjør dette, mener forskere ved UiT Norges arktiske universitet som har laget et program som skiller hud fra hår på føflekkene.

Ved samme universitet har de også laget et analyseverktøy som skal gjøre bildeanalysen mer presis. Selv om legene allerede støtter seg til kameraer som forstørrer flekken, skjærer de fortsatt ut mange friske føflekker for sikkerhets skyld. Føflekkene sendes så til analyse.

Vil at du skal sjekke selv med mobilen

I framtida vil de amerikanske forskerne gjerne at du skal sjekke flekken selv med mobilen. Da kan de første tegnene til sykdom oppdages hjemmefra. Med denne typen tilgjengelig teknologi ser de for seg at du også kan oppdage andre sykdommer.

En sjekk hjemme på badet kan bidra til en raskere diagnose før sykdommen rekker å utvikle seg. Så må man selvsagt komme seg til lege.

Instrumentene bør ikke erstatte legeundersøkelsen, understreker Endre Rieber Sommersten ved Universitetet i Bergen (UiB). Han vil at den teknologien for å oppdage føflekkreft som han har vært med på å utvikle, skal være en støtte for leger.

– Kliniske undersøkelser blir lettere og kan utføres raskere. Det er ikke snakk om å erstatte hudlegen, men å avlaste laboratoriene som analyserer hudprøvene, sier Rieber Sommersten ifølge UiB.

 

Referanse:

Andre Esteva mfl: Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 25. januar 2017. Doi: 10.1038/nature21056.

forskning.no ønsker en åpen og saklig debatt. Vi forbeholder oss retten til å fjerne innlegg. Du må bruke ditt fulle navn. Vis regler

Regler for leserkommentarer på forskning.no:

  1. Diskuter sak, ikke person. Det er ikke tillatt å trakassere navngitte personer eller andre debattanter.
  2. Rasistiske og andre diskriminerende innlegg vil bli fjernet.
  3. Vi anbefaler at du skriver kort.
  4. forskning.no har redaktøraransvar for alt som publiseres, men den enkelte kommentator er også personlig ansvarlig for innholdet i innlegget.
  5. Publisering av opphavsrettsbeskyttet materiale er ikke tillatt. Du kan sitere korte utdrag av andre tekster eller artikler, men husk kildehenvisning.
  6. Alle innlegg blir kontrollert etter at de er lagt inn.
  7. Du kan selv melde inn innlegg som du mener er upassende.
  8. Du må bruke fullt navn. Anonyme innlegg vil bli slettet.