Британские исследователи оценили точность алгоритмов, используемых в мобильных приложениях, которые позволяют определять риск рака кожи.
Методы
В систематический обзор и мета-анализ были включены исследования, в которых шла речь об анализе фотографий изменений кожи, подозрительных на рак кожи. В качестве референсных стандартов использовали гистологическую диагностику, проводимую в дальнейшем и рекомендации эксперта по дальнейшим исследованиям или вмешательствам.
Поиск исследований проводился в Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, Embase, CINAHL, CPCI, Zetoc, Science Citation Index и онлайн регистрах исследований (вплоть до апреля 2019 года).
Результаты
- Исследователи включили в анализ 9 исследований, в которых оценивались 6 различны мобильных приложений. В 6 исследованиях результаты синтеза мобильного приложения подтверждались гистологически (n=725 кожных изменений), в 3 результаты оценивались с помощью специалиста (n=407 кожных изменений).
- Отмечено, что исследования имели небольшую выборку и низкое методологическое качество и высокий показатель ненужных изображений.
- Выбор подозрительного изменения на коже и получение изображения выполнялись врачами, а не пользователями смартфонов.
- Два приложения с маркировкой CE (Conformit Europenne) были доступны для скачивания. SkinScan оценивался в одном исследовании (n = 15, пять случав меланомы) с чувствительностью 0% и специфичностью 100% для выявления меланомы.
- Качество мобильного приложения SkinVision оценивали в двух исследованиях (n = 252, 61 злокачественное или предраковое изменение кожи). Его чувствительность составила 80% (95% доверительный интервал 63-92%) и специфичность 78% (95% ДИ 67%-87%) для обнаружение злокачественных или предраковых кожных элементов.
- Точность мобильного приложения SkinVision, проверенного на соответствие с рекомендациям экспертов, была низкой (3 исследования).
Заключение
Имеющиеся в настоящее время мобильные приложения не позволяют с точностью выявить все случаи меланомы или других видов рака кожи.
Текущий регламентирующий процесс присуждения маркировки CE для приложений на основе данных алгоритмов не обеспечивает адекватной защиты пользователей.
Источник: Karoline Freeman, Jacqueline Dinnes, Naomi Chuchu, et al. BMJ 2020;368:m127.