Искусственный интеллект может повысить точность неинвазивной диагностики базальноклеточного рака кожи с помощью оптической когерентной томографии (ОКТ). Исследователи разработали модель на основе свёрточной нейросети U-Net, обученную на 4680 аннотированных ОКТ-кадрах от 39 БКР, 5640 кадрах от 47 предраковых и доброкачественных образований и 12 360 кадрах от 103 сканов здоровой кожи.

Производительность оценивалась на независимой тестовой выборке из 26 сканов (3120 кадров): 16 БКР, 5 предраковых и 5 доброкачественных образований. Площадь под ROC-кривой составила 95,5% для нодулярного и 98,2% для поверхностного БКР. Внешняя валидация проводилась на 25 гистологически подтверждённых БКР (18 нодулярных, 7 поверхностных).

ИИ-ассистированная ОКТ создавала визуальные наложения, соответствующие установленным признакам БКР, и идентифицировала опухолевые области. При клинической валидации все БКР были детектированы, совпадение подтипа с гистологией достигнуто в 21 из 25 случаев (83%). Технология может сократить число ненужных биопсий и обеспечить более раннюю диагностику, преодолевая барьер экспертизы при интерпретации ОКТ-изображений.