Частота та смертність від меланоми зростають, тому раннє виявлення та профілактика стають все більш важливими. Дерматоскопічне обстеження значно покращує частоту потрапляння огляду неозброєним оком.
Естева написала базовий документ 2017 року про використання штучного інтелекту (ШІ) у дерматології (Естева А, Купрель Б, Новоа Р.А. та ін. Класифікація дерматолога на рівні шкіри з глибокими нейронними мережами. Природа 2017; 542 (7639): 115 - 118). Однією з форм штучного інтелекту, "глибоко вивченою згортковою нейронною мережею" (CNN) для візуального аналізу певних утворень, здається, є можливість розпізнавати доброякісні та злоякісні ураження шкіри навіть точніше, ніж досвідчений дерматолог.
Давнє дослідження показало, що ШІ є більш точним, ніж патологи, при оцінці тривалості життя пацієнта з гліомою. А дослідження, опубліковане в даний час в «Анналах онкології», показало, що на основі дерматоскопічного зображення ШІ ставить більш точний діагноз, ніж досвідчені дерматологи. Доктор Холгер Хенссле (Департамент дерматології, Університет Гейдельберга) та його колеги подали понад 100 000 зображень злоякісних та доброякісних пофарбованих пухлин шкіри та родимок до програми CNN, і кожному з них був поставлений діагноз.
Спочатку дослідники створили серію з 300 зображень із 10-кратним збільшенням за допомогою дерматоскопа. На 20% зображень була зображена меланома (in situ та інвазивна), а решта 80% були різними доброякісними нудотами меланоцитів, що регулярно досліджувались у клінічній практиці. Потім двоє з 300 дерматологів відібрали 100 зображень (“набір-100”), які поставили обстежувачеві важкий діагноз. (Матеріал, подібний до Міжнародного симпозіуму з біомедичної візуалізації 2016 року, серія 100). В аналіз 100 зображень було включено 58 дерматологів, 30 з яких (52%) мали понад 5 років дерматоскопічної практики, 19% мали 2-5 років практики, і лише 29% були відносно недосвідченими у цьому питанні (