Jak działa AI do analizy znamion? Technologia wyjaśniona

Jak telefon w Twojej kieszeni może rozpoznawać wzorce, których dermatolog uczyłby się latami? Sztuczna inteligencja w aplikacjach do analizy znamion to nie magia – to matematyka, statystyka i miliony obliczeń w sekundę. Technologia AI w dermatologii opiera się na sieciach neuronowych (CNN - Convolutional Neural Network), trenowanych na tysiącach zdjęć zmian skórnych. W tym artykule dowiesz się krok po kroku, jak AI uczy się rozpoznawać czerniaka, jakie technologie wykorzystuje i dlaczego nie jest idealna.

⚠️ WAŻNE: Artykuł wyjaśnia technologię AI, ale pamiętaj – AI NIE diagnozuje czerniaka. To narzędzie screeningowe. Ostateczną diagnozę stawia lekarz na podstawie badania klinicznego i ewentualnie histopatologii.

Przejdziemy przez 3 główne etapy: trening algorytmu na tysiącach zdjęć, architekturę sieci neuronowej CNN, która analizuje obraz, oraz proces predykcji – czyli jak AI ocenia Twoje zdjęcie. Dowiesz się także, dlaczego AI popełnia błędy i jakie są jego ograniczenia technologiczne.

AI w medycynie – dlaczego dermatologia jest idealna dla sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje wiele dziedzin medycyny, ale dermatologia okazuje się szczególnie podatna na zastosowanie AI. Dlaczego akurat ta specjalizacja?

1. Wizualna specjalizacja

Dermatologia opiera się przede wszystkim na obserwacji wzrokowej – dermatolodzy oceniają kolor, kształt, teksturę i strukturę zmian skórnych. To czyni tę dziedzinę idealną dla technologii computer vision (widzenia komputerowego). AI analizuje obraz tak jak dermatolog patrzy na znamię, ale czyni to matematycznie – przetwarza piksele, wykrywa wzorce kolorów, mierzy asymetrię.

2. Dostępność dużych zbiorów danych

Rozwój AI wymaga tysięcy przykładów do nauki. W dermatologii istnieją ogromne bazy danych medycznych z profesjonalnymi zdjęciami dermatoskopowymi: ISIC Archive (International Skin Imaging Collaboration), zbiory z Stanford University, Harvard Dataverse. Te publiczne datasety zawierają dziesiątki tysięcy oznaczonych zdjęć – czerniak, znamiona łagodne, rak podstawnokomórkowy, rak płaskonabłonkowy. Bez takich zasobów AI nie mogłoby się nauczyć rozpoznawać wzorców.

3. Obiektywne kryteria diagnostyczne

Dermatologia ma ustrukturyzowane kryteria oceny zmian skórnych, takie jak zasada ABCDE (asymetria, brzegi, kolor, średnica, ewolucja). Te cechy dają się sformalizować matematycznie – AI może mierzyć asymetrię znamienia porównując lewą i prawą połowę, wykrywać nieregularne brzegi algorytmami wykrywania krawędzi, analizować rozkład kolorów piksel po pikselu. W wielu innych dziedzinach medycyny takie obiektywne kryteria są trudniejsze do zdefiniowania.

4. Wysoka skuteczność AI (badania naukowe)

Badania pokazują, że AI w dermatologii osiąga skuteczność (sensitivity) na poziomie 80-95% w zależności od warunków – wyżej niż w wielu innych zastosowaniach medycznych. Kamień milowy stanowiło badanie Stanford University z 2017 roku opublikowane w Nature, gdzie AI osiągnęło skuteczność porównywalną z certyfikowanymi dermatologami w klasyfikacji zmian skórnych. Model trenowano na 129,450 obrazach klinicznych (dane z 2017 roku - Nature, Esteva et al.).

Porównanie z innymi dziedzinami:

Choć AI stosuje się także w radiologii (wykrywanie nowotworów na zdjęciach RTG, MRI), onkologii (przewidywanie odpowiedzi na terapię) czy kardiologii (analiza EKG), dermatologia ma unikalną przewagę: dostępność. Każdy ma telefon z kamerą – zrobienie zdjęcia znamienia nie wymaga kosztownej aparatury medycznej. To otwiera drogę do masowego screeningu i wczesnego wykrywania czerniaka w populacji.

Jak AI uczy się rozpoznawać czerniaka – 3 etapy technologii

Przejdźmy przez cały proces – od momentu gdy AI jest "pustym" algorytmem, przez trening na tysiącach przykładów, aż do analizy Twojego zdjęcia.

ETAP 1: Trening algorytmu (Learning Phase)

Zbieranie danych (data collection)

AI potrzebuje tysięcy przykładów, aby nauczyć się różnicy między znamieniem łagodnym a czerniakiem. Źródłem danych są bazy medyczne: ISIC Archive, zbiory z Stanford, Harvard Dataverse. Przykładowo, AI z badania Stanford trenowano na 129,450 zdjęciach klinicznych zmian skórnych różnego typu.

Jakość danych ma kluczowe znaczenie. Profesjonalne zdjęcia dermatoskopowe (powiększenie 10-100x, idealne oświetlenie, wysoka rozdzielczość) dają lepsze rezultaty niż zdjęcia telefonem. Ta różnica w jakości będzie później wpływała na skuteczność AI w warunkach rzeczywistych.

Oznaczanie danych (labeling/annotation)

Każde zdjęcie w zbiorze treningowym musi być oznaczone przez dermatologa: "czerniak" lub "łagodne znamię". To tak zwana ground truth – prawda referencyjna, na podstawie której AI będzie się uczyć. Proces ten jest czasochłonny i kosztowny – dermatolodzy spędzają setki godzin przeglądając i klasyfikując zdjęcia.

Jakość oznaczeń bezpośrednio przekłada się na skuteczność AI (badania naukowe). Jeśli dermatolog popełni błąd w oznaczeniu (na przykład oznaczy czerniak jako łagodne), AI nauczy się niewłaściwego wzorca. Błąd człowieka prowadzi do błędu algorytmu.

Uczenie sieci neuronowej (neural network training)

Gdy dane są gotowe, rozpoczyna się trening. AI (sieć neuronowa CNN – Convolutional Neural Network) "patrzy" na zdjęcia i uczy się wzorców. Nie programuje się ręcznie reguł typu "jeśli asymetryczne → czerniak" – AI samo wykrywa korelacje matematyczne między cechami obrazu a diagnozą.

Proces jest iteracyjny: AI próbuje przewidzieć diagnozę → porównuje swoją odpowiedź z prawdziwą etykietą → oblicza błąd → koryguje swoje wewnętrzne parametry (wagi sieci) → próbuje ponownie. Ta metoda nazywa się backpropagation (wsteczna propagacja błędu). Trening trwa od kilku dni do tygodni na potężnych komputerach wyposażonych w procesory graficzne (GPU – Graphics Processing Unit).

ETAP 2: Jak działa sieć neuronowa – architektura CNN

Czym jest sieć neuronowa?

Sieć neuronowa to matematyczny model inspirowany ludzkim mózgiem – składa się z warstw "neuronów" (węzłów), które są połączone i przekazują sobie sygnały. Wyobraź sobie fabrykę: zdjęcie znamienia wchodzi na początku linii produkcyjnej, przechodzi przez kolejne stanowiska (warstwy), gdzie jest analizowane i przetwarzane, a na końcu wychodzi wynik: "czerniak" lub "łagodne".

Architektura CNN (Convolutional Neural Network)

CNN to specjalny typ sieci neuronowej zaprojektowany do analizy obrazów. Składa się z kilku rodzajów warstw:

• Warstwa wejściowa (input layer): Zdjęcie znamienia przekształcone w liczby – każdy piksel ma wartość dla trzech kanałów kolorów (czerwony, zielony, niebieski). Na przykład, zdjęcie 500×500 pikseli to 500×500×3 = 750,000 liczb.

• Warstwy konwolucyjne (convolutional layers): Wykrywają podstawowe cechy obrazu – linie, brzegi, plamy kolorów. Działają jak filtr Instagram, ale matematyczny: przesuwają małe "okienko" po całym obrazie i wyciągają cechy. Pierwsza warstwa konwolucyjna może wykrywać proste linie, kolejne – bardziej złożone wzorce jak krzywe czy punkty.

• Warstwy poolingu (pooling layers): Redukują rozmiar danych, zachowując najważniejsze cechy. Upraszczają obraz, aby kolejne warstwy miały mniej danych do przetworzenia, co przyspiesza obliczenia.

• Warstwy w pełni połączone (fully connected layers): Łączą wszystkie wykryte cechy i na ich podstawie podejmują decyzję. To tutaj AI "myśli": "widzę asymetrię, nieregularne brzegi, trzy kolory – to prawdopodobnie czerniak".

• Warstwa wyjściowa (output layer): Wynik końcowy – prawdopodobieństwo. Na przykład: 78% pewności że znamię łagodne, 22% ryzyko czerniaka.

Feature extraction – co AI "widzi"

AI automatycznie wykrywa cechy diagnostyczne związane z zasadą ABCDE – bez ręcznego programowania:

• Asymmetry (asymetria): AI porównuje lewą i prawą połowę znamienia. Oblicza matematyczną różnicę między nimi – im większa, tym wyższe ryzyko.

• Border (brzegi): Algorytmy wykrywania krawędzi identyfikują nieregularne, rozmyte, wcinające się brzegi. AI "widzi" gdzie kończy się znamię i zaczyna normalna skóra.

• Color (kolor): AI analizuje rozkład kolorów w znamieniu piksel po pikselu. Rozpoznaje wiele kolorów w jednej zmianie (brąz, czarny, różowy, biały) – cecha typowa dla czerniaka.

• Diameter (średnica): AI mierzy rozmiar znamienia w pikselach. Jeśli jest większe niż określony próg (odpowiednik 6mm w rzeczywistości), oznacza większe ryzyko.

• Evolution (ewolucja): Jeśli użytkownik robił wcześniej zdjęcia tego samego znamienia, AI porównuje zmiany w czasie – czy znamię rośnie, zmienia kolor, czy kształt.

Zaawansowane modele AI wykrywają także dodatkowe cechy:

• Teksturę (szorstka vs gładka)
• Wzniesienie (wypukłe vs płaskie – jeśli dostępne zdjęcie boczne)
• Struktury dermatoskopowe (globules, streaks, pigment network – jeśli zdjęcie dermatoskopowe)

ETAP 3: Predykcja – jak AI ocenia Twoje zdjęcie

Użytkownik wgrywa zdjęcie

Gdy robisz zdjęcie znamienia w aplikacji, telefon wysyła je do serwera (gdzie działa wytrenowany model AI) lub AI działa lokalnie na telefonie (rzadsze, wymaga potężnego procesora). Zdjęcie jest najpierw przetwarzane – normalizowane pod kątem rozmiaru, oświetlenia i kontrastu, aby AI mogło je prawidłowo przeanalizować.

AI analizuje zdjęcie

Zdjęcie przechodzi przez wytrenowaną sieć neuronową CNN, warstwa po warstwie. Warstwy konwolucyjne ekstraktują cechy (asymetria, brzegi, kolory), warstwy poolingu upraszczają dane, a warstwy w pełni połączone podejmują decyzję. AI porównuje wykryte cechy z wzorcami nauczonych podczas treningu: "czy to wygląda bardziej jak czerniak czy jak łagodne znamię?"

Wynik – prawdopodobieństwo

AI nie mówi definitywnie "czerniak" lub "nie czerniak" – podaje prawdopodobieństwo. Na przykład: 82% pewności że znamię łagodne, 18% ryzyko nowotworowego charakteru zmiany. Aplikacja ustawia próg decyzyjny (threshold) – jeśli ryzyko >70%, oznacza jako "wysokie ryzyko", jeśli <30% → "niskie ryzyko", w przedziale 30-70% → "średnie ryzyko".

Użytkownik widzi wynik w aplikacji: kolor zielony/żółty/czerwony oraz zalecenie:

• Zielony: "Obserwuj znamię, brak pilnej potrzeby wizyty"
• Żółty: "Umów wizytę u lekarza w ciągu 1-2 miesięcy"
• Czerwony: "Pilna wizyta – znamię wymaga oceny specjalisty"

Ciekaw jak AI analizuje Twoje znamiona? Wypróbuj aplikację Twoje Znamiona AI i zobacz technologię w akcji.

Sprawdź swoje znamię w aplikacji AI

⚠️ Pamiętaj: AI ocenia ryzyko, NIE diagnozuje. W razie wątpliwości – umów wizytę u lekarza.

Dlaczego AI nie jest idealne – ograniczenia technologiczne

Technologia AI w dermatologii jest imponująca, ale ma swoje poważne ograniczenia. Transparentność o tych słabościach jest kluczowa dla bezpiecznego stosowania AI jako narzędzia screeningowego.

1. Jakość zdjęcia = kluczowa (garbage in, garbage out)

AI trenowane jest na profesjonalnych zdjęciach dermatoskopowych – wysokiej rozdzielczości, idealne oświetlenie, powiększenie 10-100x za pomocą dermatoskopu. Tymczasem w rzeczywistości użytkownik robi zdjęcie telefonem: często rozmyte, w złym oświetleniu, z cieniami, bez powiększenia.

Ta różnica ma ogromny wpływ na skuteczność:

• W warunkach laboratoryjnych (profesjonalne zdjęcia): AI osiąga ~85-90% sensitivity dla wykrywania czerniaka
• W warunkach rzeczywistych (telefon): AI osiąga ~70-80% sensitivity (badania BMJ 2020 - Freeman et al.)

To spadek o 10-20 punktów procentowych! Co wpływa na jakość zdjęcia telefonem?

• Oświetlenie: Flash zniekształca kolory, sztuczne LED daje inne odcienie niż naturalne światło słoneczne
• Focus (ostrość): Rozmycie sprawia, że AI nie widzi szczegółów brzegów, tekstury
• Kąt: Zdjęcie pod kątem zniekształca kształt znamienia, tworzy cienie
• Tło: Cienie, odbicia, ubrania w tle – zakłócenia dla algorytmu

2. Bias w danych treningowych (data bias)

Większość zbiorów danych, na których trenuje się AI, pochodzi z USA i Europy – dominują zdjęcia jasnej skóry (Fitzpatrick I-III). Skutek? Gorsza skuteczność AI (badania naukowe) dla ciemnej skóry (Fitzpatrick IV-VI).

Badania pokazują znaczące różnice w sensitivity między typami skóry – nawet 10-15 punktów procentowych spadek dla ciemnej skóry. Dlaczego? AI uczyło się rozpoznawać kontrast pigmentu czerniak vs jasna skóra. Na ciemnej skórze kontrast jest mniejszy, cechy trudniejsze do wykrycia algorytmicznie.

Co się robi, aby to zmienić? Nowe projekty zbierają więcej danych z ciemnej skóry (np. DDI – Diverse Dermatology Images z 656 obrazami porównującymi Fitzpatrick I-II vs V-VI), ale to długi proces wymagający lat.

3. Czerniak amelanotyczny (bezbarwnikowy) – trudny dla AI

Czerniak amelanotyczny to forma bez pigmentu – znamię jest różowe, jasne, przypomina brodawkę lub ranę. AI trenowane głównie na pigmentowanych czerniak (ciemne, brązowe, czarne) nie rozpoznaje tego wzorca.

Skuteczność AI dla czerniaka amelanotycznego spada do 50-60% (vs 85-90% dla pigmentowanego). Dlaczego? Brak kolorystycznych cech ABCDE – AI opiera się głównie na analizie koloru, a tu jego nie ma. Amelanotyczny czerniak to pułapka dla algorytmu.

4. Context blindness – AI nie widzi kontekstu

AI analizuje TYLKO zdjęcie – nie wie że:

• Pacjent ma rodzinny czerniak (20x większe ryzyko)
• Pacjent ma 100 znamion (zespół znamion dysplastycznych)
• Pacjent jest po przeszczepie narządu i przyjmuje leki immunosupresyjne (100x większe ryzyko raka skóry)
• Pacjent był intensywnie opalany w młodości (ekspozycja UV = główny czynnik ryzyka)

Dermatolog bierze pod uwagę całość obrazu klinicznego – historię pacjenta, wywiad rodzinny, liczbę znamion, lokalizację zmiany. AI ma "tunel wzroku" (tunnel vision) – widzi tylko znamię na zdjęciu, nic więcej.

5. Black box problem – AI nie wyjaśnia dlaczego

AI podaje wynik "wysokie ryzyko", ale NIE wyjaśnia dlaczego tak zdecydowało. Dermatolog może powiedzieć: "To znamię jest podejrzane, bo ma asymetrię + nieregularne brzegi + 3 kolory + rośnie szybko". AI mówi tylko: "78% ryzyko" – brak interpretacji, tylko matematyka.

To problem dla zaufania: czy pacjent ma zaufać "czarnej skrzynce"? Co jeśli AI się myli, a nie wiemy dlaczego? Brak transparentności w procesie decyzyjnym AI to wyzwanie dla medycyny, gdzie wyjaśnienie diagnozy jest kluczowe.

⚠️ WNIOSEK: AI może pominąć 10-20% czerniaków (false negatives). NIGDY nie polegaj wyłącznie na AI. Jeśli znamię się zmienia lub masz wątpliwości – wizyta u dermatologa, nawet jeśli AI pokazało "niskie ryzyko".

Przyszłość AI w dermatologii – co nas czeka?

Mimo ograniczeń, technologia AI w dermatologii dynamicznie się rozwija. Oto trendy, które mogą znacząco poprawić skuteczność i bezpieczeństwo AI w najbliższych latach.

1. Multi-modal AI (AI wielomodalne)

Obecnie AI analizuje TYLKO zdjęcie. Przyszłość to AI + dane kliniczne + genetyka + historia pacjenta. Przykład: AI dostaje zdjęcie + informacje "pacjent ma rodzinny czerniak, 50 znamion, fototyp I" → wyższa skuteczność, bo algorytm uwzględnia kontekst.

Badania pokazują: Multi-modal AI osiąga 92-95% sensitivity (vs 85% dla zdjęcia samego). To przyszłość screeningu – połączenie analizy wizualnej z danymi klinicznymi.

2. Federated Learning (uczenie federacyjne)

Problem: Szpitale nie chcą dzielić się danymi pacjentów (prywatność, RODO). Rozwiązanie: AI uczy się lokalnie na danych w każdym szpitalu, nie centralizuje ich, a tylko model (wagi sieci) jest współdzielony między placówkami.

Efekt: AI uczy się na danych z wielu krajów, ras, typów skóry → mniej bias, wyższa skuteczność dla różnorodnych populacji. Projekty pilotażowe prowadzi Google Health i IBM Watson w EU i USA.

3. Real-time video analysis (analiza video zamiast zdjęć)

Obecnie AI analizuje statyczne zdjęcie (2D). Przyszłość: AI analizuje video (3D) – widzi strukturę znamienia z wielu kątów, wzniesienie, teksturę w ruchu. Lepsze rozpoznawanie znamion wypukłych, odstających.

Badania pokazują: Video analysis zwiększa sensitivity o 5-10 punktów procentowych vs statyczne zdjęcie.

4. Integration z wideodermatoskopią (AI + profesjonalny sprzęt)

Obecnie AI w aplikacjach = zdjęcie telefonem (niska jakość). Przyszłość: AI + wideodermatoskopia profesjonalna = hybryda wysokiej jakości danych i automatyzacji.

Jak to działa?

• System wideodermatoskopii mapuje całe ciało (300-500 znamion)
• AI analizuje wszystkie znamiona automatycznie, oznacza 10-20 jako "high risk"
• Dermatolog weryfikuje tylko te 10-20 podejrzane (zamiast wszystkich 300-500)
• Wynik: Szybsze badanie (30-40 minut zamiast 60), wyższa skuteczność (94-95% vs 89% dermatolog solo)

To już działa w praktyce – Twoje Znamiona wykorzystuje AI w wideodermatoskopii, łącząc precyzję profesjonalnego sprzętu z prędkością i obiektywizmem algorytmu.

5. Diverse datasets – więcej danych z ciemnej skóry

Problem: Bias w danych treningowych (jasna skóra dominuje). Rozwiązanie: Projekty zbierające zdjęcia z Afryki, Azji, Ameryki Łacińskiej (DDI – Diverse Dermatology Images, Monk Skin Tone Scale od Google).

Cel: AI równie skuteczne dla wszystkich fototypów skóry (Fitzpatrick I-VI). Czas: 2-5 lat do wyrównania dysproporcji w reprezentacji danych.

AI vs lekarz – kto wygrywa? (Hybrid approach)

Pytanie "AI czy dermatolog" jest źle postawione. Najlepsze wyniki daje połączenie obu: AI + dermatolog = hybrid approach.

Dane z różnych badań pokazują podobny trend:

• AI solo: 80-85% sensitivity (wykrywa 80-85% czerniaków, pomija 15-20%)
• Dermatolog solo: 86-90% sensitivity (wykrywa 86-90%, pomija 10-14%)
• AI + Dermatolog (hybrid): 92-95% sensitivity (wykrywa 92-95%, pomija tylko 5-8%) ⭐

Uwaga: Dokładne wartości różnią się między badaniami, ale trend jest jasny - hybryda wygrywa.

Dlaczego hybryda działa lepiej?

1. AI wykrywa wzorce matematyczne niewidoczne dla człowieka – subtelne asymetrie, mikroskopijne zmiany kolorów, które dermatolog może przeoczyć przy ocenie setek znamion dziennie.

2. Dermatolog wnosi kontekst kliniczny – historię pacjenta, palpację (czy znamię jest twarde, miękkie), doświadczenie kliniczne, intuicję nabytą przez lata praktyki.

3. Razem minimalizują błędy obu stron – AI nie pominie subtelnych zmian wizualnych, dermatolog nie przeoczy kontekstu i nietypowych prezentacji, które AI by zignorowało.

Jak to wygląda w praktyce?

Krok 1: System wideodermatoskopii mapuje całe ciało (300-500 znamion, zajmuje 15-20 minut)

Krok 2: AI analizuje wszystkie znamiona automatycznie (10-30 sekund)

Krok 3: AI oznacza 10-20 znamion jako "high risk"

Krok 4: Dermatolog weryfikuje tylko te 10-20 (zamiast wszystkich 300-500)

Wynik: Oszczędność czasu (30-40 minut zamiast 60-90), wyższa skuteczność (AI nie pominie subtelnych zmian, dermatolog zweryfikuje fałszywie pozytywne)

Twoje Znamiona wykorzystuje właśnie takie podejście hybrydowe – profesjonalna wideodermatoskopia wspomagana algorytmami AI, a ostateczna ocena należy do doświadczonego dermatologa.

Bottom line: AI nie zastępuje dermatologa – to narzędzie wspomagające. Najlepsza strategia to AI screening + wizyta u lekarza jeśli podejrzane. Hybrid approach daje 92-95% skuteczności vs 80-90% solo.

Chcesz najlepszej diagnostyki – AI + dermatolog? Wideodermatoskopia całego ciała to hybrid approach w praktyce.

Umów wideodermatoskopię – dostępne w 7 miastach (Warszawa, Poznań, Wrocław, Gdańsk, Kraków, Katowice, Szczecin)

Jak to działa: System mapuje wszystkie znamiona (15-20 min) → AI analizuje automatycznie → Dermatolog weryfikuje podejrzane → Wynik: 94% skuteczności (vs 85-89% solo).

FAQ – najczęściej zadawane pytania o technologię AI

Czy AI naprawdę rozpoznaje czerniaka czy tylko zgaduje?

AI nie zgaduje – analizuje matematyczne wzorce na podstawie tysięcy przykładów, które "widziało" w fazie treningu. Proces wygląda tak: AI wykrywa cechy ABCDE (asymetria, brzegi, kolor, średnica, ewolucja) i porównuje z wzorcami nauczonych podczas treningu.

Ale AI nie "rozumie" czerniaka – tylko widzi korelacje matematyczne: "jeśli asymetria + 3 kolory + nieregularne brzegi → 85% prawdopodobieństwa że czerniak w danych treningowych". Stąd błędy: AI może pomylić czerniak z znamieniem dysplastycznym (podobne cechy ABCDE) lub pominąć czerniak amelanotyczny (brak pigmentu).

Wniosek: AI pomaga, ale NIE zastępuje dermatologa, który rozumie kontekst kliniczny i może wyjaśnić swoją decyzję.

Dlaczego AI popełnia błędy (false positives i false negatives)?

False positives (fałszywie pozytywne): AI oznacza łagodne znamię jako "wysokie ryzyko" → niepotrzebna panika, ale wizyta u dermatologa potwierdza że to łagodne.

Przyczyna: AI widzi cechy podobne do czerniaka. Na przykład znamię dysplastyczne ma asymetrię + nieregularne brzegi, ale to NIE czerniak – AI jednak może je oznaczyć jako podejrzane.

False negatives (fałszywie negatywne): AI pomija czerniaka, oznacza jako "niskie ryzyko" → niebezpieczne!

Przyczyna: Czerniak amelanotyczny (bez pigmentu), zła jakość zdjęcia (rozmycie, złe oświetlenie), nietypowa prezentacja (czerniak guzkowy = wypukły, AI trenowane głównie na płaskich).

Skutek: AI może pominąć 10-20% czerniaków, szczególnie amelanotyczne, na ciemnej skórze, w trudnych lokalizacjach.

Wniosek: NIGDY nie polegaj wyłącznie na AI. Jeśli znamię się zmienia lub masz wątpliwości – wizyta u dermatologa, nawet jeśli AI pokazało "niskie ryzyko".

Czy AI uczy się cały czas (uczenie ciągłe)?

Zależy od aplikacji. Niektóre AI uczą się ciągle (continuous learning) – każde zdjęcie wgrane przez użytkownika jest analizowane przez dermatologa i dodawane do bazy treningowej → AI poprawia się w czasie.

Inne AI trenowane jednorazowo (static model) – algorytm nie zmienia się po wdrożeniu, uczenie tylko w fazie rozwoju przed publikacją aplikacji.

Problem uczenia ciągłego: Wymaga dermatologów oznaczających każde nowe zdjęcie (kosztowne, czasochłonne), ryzyko bias jeśli dane nierównomiernie reprezentują populację (np. zbyt dużo jasnej skóry, za mało ciemnej).

Przyszłość: Federated learning – AI uczy się lokalnie w szpitalach, bez centralizacji danych (zachowuje prywatność + umożliwia uczenie ciągłe).

Ile zdjęć trzeba do wytrenowania AI?

Minimum: 10,000-20,000 zdjęć znamion (łagodne + czerniak) dla podstawowego modelu.

Optymalne: 100,000-500,000 zdjęć dla wysokiej skuteczności. Stanford AI użyło 129,450 zdjęć.

Im więcej, tym lepiej – szczególnie dla diverse datasets (różne typy skóry, lokalizacje, oświetlenie).

Ale: Jakość > ilość. 10,000 zdjęć profesjonalnych dermatoskopowych > 100,000 zdjęć telefonem w złym oświetleniu. Czas treningu: Od kilku dni do tygodni na potężnych komputerach (GPU).

Czy AI widzi to samo co dermatolog w dermatoskopie?

Częściowo TAK, ale inaczej.

Dermatolog: Widzi struktury dermatoskopowe (globules, streaks, pigment network, dots) + interpretuje kontekst kliniczny (wiek pacjenta, lokalizacja, historia). Rozumie znaczenie medyczne każdej cechy.

AI: "Widzi" matematyczne cechy (kolor, kształt, tekstura jako piksele) + wykrywa korelacje statystyczne → nie rozumie "co to jest globule", tylko "jeśli taki wzór pikseli → 85% czerniak w danych treningowych".

AI trenowane na zdjęciach dermatoskopowych uczy się rozpoznawać struktury dermatoskopowe (np. blue-white veil, atypical pigment network), ale jako wzorce matematyczne, nie koncepcje kliniczne.

Wniosek: AI widzi wzorce, dermatolog rozumie znaczenie kliniczne – stąd hybryda (AI + lekarz) = najlepszy wynik.

Czy AI może się pomylić jeśli zrobię zdjęcie w złym oświetleniu?

TAK, bardzo łatwo!

Złe oświetlenie (flash, sztuczne LED, cienie) zniekształca kolory → AI widzi inne odcienie niż w rzeczywistości → błędny wynik.

Przykład: Znamię brązowe w złym oświetleniu wygląda czarne → AI może oznaczyć jako "wysokie ryzyko" (false positive). Lub: Czerniak w mocnym flash wygląda jaśniejszy → AI może pominąć (false negative).

Jak zrobić dobre zdjęcie:

• Naturalne światło dzienne (przy oknie)
• Prostopadle do znamienia
• Bez flash
• Stabilna ręka (brak rozmycia)

Więcej o skuteczności AI w praktyce: AI w diagnostyce czerniaka – czy aplikacja rozpozna nowotwór.

Czy AI działa tak samo dla jasnej i ciemnej skóry?

NIE – AI jest mniej skuteczne dla ciemnej skóry (Fitzpatrick IV-VI).

Dlaczego? Bias w danych treningowych – AI trenowane głównie na jasnej skórze (USA, Europa) → uczyło się rozpoznawać kontrast pigmentu vs jasna skóra. Na ciemnej skórze kontrast mniejszy, cechy ABCDE trudniejsze do wykrycia → spadek sensitivity o 10-15 punktów procentowych.

Badania pokazują: AI dla jasnej skóry: 85-90% sensitivity, dla ciemnej: 70-80% sensitivity.

Co się robi: Projekty zbierające więcej danych z ciemnej skóry (DDI – Diverse Dermatology Images z 656 obrazami), ale to wymaga lat.

Jeśli masz ciemną skórę: Preferuj wizytę u dermatologa nad AI, szczególnie jeśli masz wątpliwości. Dermatoskopia profesjonalna jest dokładniejsza niż aplikacja AI.

Podsumowanie: AI to technologia przyszłości, ale współpracująca z lekarzem

AI w dermatologii to nie science fiction – to rzeczywistość oparta o sieci neuronowe, deep learning i miliony obliczeń. Technologia jest imponująca: AI uczy się na tysiącach przykładów, wykrywa matematyczne wzorce w obrazie, analizuje cechy ABCDE szybciej niż człowiek. Ale ma też ograniczenia: jakość zdjęcia decyduje o wyniku, bias w danych treningowych powoduje gorsze wyniki dla ciemnej skóry, AI nie widzi kontekstu klinicznego.

Najlepsza strategia: AI screening (pierwszy krok) + wizyta u dermatologa (pewność diagnozy). Hybrid approach daje 92-95% skuteczności vs 80-90% solo.

Czego potrzebujesz:

• ✅ Pierwszy screening: Aplikacja AI Twoje Znamiona - stworzona przez centrum diagnostyki, 24/7
• ✅ Profesjonalne badanie: Wideodermatoskopia z mapowaniem – opcjonalnie z AI w wybranych ośrodkach
• ✅ Pilna wizyta: Jeśli znamię się zmienia, krwawi, świądzi → Znajdź najbliższy ośrodek

Pamiętaj: Wczesne wykrycie czerniaka (stadium I, Breslow <1mm) = ponad 95% 5-letniego przeżycia. Tylko badanie histopatologiczne (biopsja) daje pewną diagnozę. Nie odkładaj wizyty jeśli coś Cię niepokoi.

Chcesz dowiedzieć się więcej o skuteczności AI w praktyce? Przeczytaj artykuł: AI w diagnostyce czerniaka – czy aplikacja rozpozna nowotwór.

Zobacz również:

Umów profesjonalne badanie znamion

Umów się