Торговый Дом «Аюрведа» — аюрведа оптом

Болезни языка виды симптомы описание признаков фото лечение

Язык формирует речь, помогает пережевывать пищу и является сильнейшей мышцей, но его слизистая оболочка чувствительна к негативным факторам.

Язык может страдать от внутренних заболеваний, таких как патологические микроорганизмы, термические ожоги, травмы пищей или зубами. Симптомы и виды болезней языка разнообразны, поэтому для лечения нужно обратиться к специалисту, такому как стоматолог, терапевт, гастроэнтеролог и тд.

Под действием каких факторов развиваются заболевания языка

Многочисленные факторы могут вызвать заболевания языка у человека.

• Патогенные грибки, вирусы и бактерии, скапливающиеся в зубном налете или проникающие в организм через «ворота инфекции» – ротовую полость.
• Травмы, нанесенные зубами при неаккуратном пережевывании еды, острой и жесткой пищей, неудобным протезом, осколком зуба.
• Контакт с аллергенами пищи.
• Авитаминоз или недостаток элементов, необходимых для поддержания здоровья тканей языка.
• Обезвоживание при заболеваниях или неправильном питьевом режиме.
• Нездоровый образ жизни с пагубными привычками.
• Обменные нарушения в организме.
• Дефекты кровоснабжения.
• Расстройство нервной регуляции.
• Новообразования.
• Врожденные аномалии развития.
• Накопление токсинов и продуктов обмена в тканях при дисфункции почек или печени.
• Воспалительные заболевания в органах пищеварения и дыхания.
• Развитие дисбактериоза.

Признаки и методы лечения заболеваний языка

Патологии могут возникать из-за воздействия внешних или внутренних факторов, а также их комбинации. Среди них наиболее распространены инфекционные, врожденные и хронические глосситы, лейкоплакия и глоссалгия, которые проявляются в виде симптомов.

Инфекционный глоссит

Для точной диагностики инфекционных заболеваний языка необходимо обратиться к врачу, хотя возможно узнать их признаки по фотографии и описанию.

Белое покрытие имеет схожую с творожным составом текстуру, как показано на снимке.

При удалении зубного налета возможно появление дискомфорта и кровотечения. У детей часто наблюдается повышение температуры тела.

Пузырьки на коже, напоминающие мелкие водянистые пузырьки на картинке.

При открытии возникают эрозии на языке. Сыпь болезненна и сопровождается лихорадкой.

Появляются красные пятна и пузырьки диаметром до 1 см на воспаленном языке.

Читать далее10 продуктов полезных для работы кишечника

При вскрытии пузырьков образуются язвы.

Дополнительно проводится лечение симптомов, сопровождающих воспалительный процесс: при лихорадке используют жаропонижающее, при нестерпимых болях – анальгетики, для предотвращения обезвоживания следует пить больше жидкости. Регулярная гигиена рта помогает устранить инфекцию и язвенные поражения на поверхности языка.

Катаральный и язвенный глоссит

Глосситы катаральный и язвенный — инфекционные заболевания языка, лечение и симптомы которых похожи на заразные болезни. Однако причина их возникновения обычно не связана с заражением эпителия полости рта, а вызвана осложнениями общих инфекционных процессов (грипп, ОРВИ) или воспалением ЖКТ. Этот диагноз часто устанавливают у курильщиков и людей, злоупотребляющих алкоголем.

При катаральном глоссите возникают боль и покалывание, а также изменяется восприятие вкуса. В случае воспаления появляется отечность, которая оставляет отпечатки зубов на боках языка. Кроме того, на корне языка появляется белый налет.

Катаральный глоссит, не получающий лечения, может перерости в язвенную форму с язвами, которые кровоточат и покрыты отмершим эпителием, а также сопровождаются неприятным запахом.

При глоссите в катаральной или язвенной форме требуется лечение всего заболевания, которое привело к патологическим изменениям языка и внешним проявлениям (эрозиям). Назначаются следующие процедуры:

• Противовирусные и иммуномодулирующие лекарства внутрь.
• Полоскания рта антисептиками и отварами трав для устранения воспаления и заживления язв, поразивших язык человека. Можно использовать ромашку аптечную.
• При накоплении налета следует вытирать его чистой марлей.

Десквамативный глоссит

В случае заболеваний пищеварительной системы, нарушениях метаболизма, дисбактериозе и диатезах возможно возникновение воспаления языка. Это может проявляться изменением расположения бороздок, уплотнением или слущиванием сосочков, а также появлением розовых и красных пятен с четким разделением от белых валиков. Этот симптом комплекс известен как «географический язык».

Для ликвидации патологии требуется лечение заболевания, вызвавшего эти изменения. В зависимости от источника патологии пациенту назначают различные категории лекарств.

• Противоаллергические.
• Витаминные.
• Противовоспалительные.
• Пробиотики для устранения дисбактериоза.

Для лечения язв на языке применяют полоскания антисептиками и смазывание слизистой оболочки витамином А.

Врожденные аномалии языка

Ромбовидный глоссит возникает из-за особенностей развития мышцы и представляет собой блестящий выступ на задней части языка около его основания, окрашенный ярко-красным цветом и длиной до 10 мм.

У складчатого языка врожденные складки, отличные от обычного языка, но слизистая оболочка выглядит нормально. Если нет других заболеваний, то такой язык не вызывает неудобств, но нарушения обмена веществ и недостаток витаминов могут привести к ороговению и растрескиванию поверхности складок.

Читать далееAncestors The Humankind Odyssey гайд по игре

В лечении могут использоваться следующие подходы:

• Если подобные заболевания осложняются инфекцией или растрескиванием языка, нужно проводить обработку полости рта антисептиками.
• При авитаминозах показана специальная диета и прием витаминов в виде лекарственных препаратов.
• При ромбовидном глоссите применяют метод криотерапии. Во избежание осложнений пациентам с подобными проблемами не рекомендуется курить.

Волосатый черный язык

«Волосистым» называется заболевание языка, вызванное патологическим разрастанием сосочков на задней части языка, ближе к его корню. Эти структуры могут достигать длины до 2 сантиметров и постепенно отмирать, приобретая черный цвет. Название заболевания обусловлено его симптомами и фотографическим описанием.

Причиной патологии, которая проявляется в разрастании и отмирании сосочков, может быть нарушение обмена веществ или прием вредных лекарственных препаратов. Также табачный дым и алкоголь способны спровоцировать этот процесс на длительный период времени. Согласно медицинским данным, генетические мутации могут также вызвать данное заболевание.

Лечение этого заболевания осуществляется с помощью антисептических препаратов для удаления налета и кератолитических средств. Криодеструкция может быть использована для удаления воспаленных и умирающих сосочков. Важно следить за деликатным режимом питания, избегать курения и острой раздражающей пищи.

Лейкоплакия

Лейкоплакия — это болезнь языка, которая чаще возникает у мужчин в зрелом возрасте. Она связана с метаболическими сбоями или заболеваниями органов пищеварения. Это заболевание не вызывает болей, но может вызывать дискомфорт при приеме острой пищи. Симптомы лейкоплакии можно увидеть на фото справа. Слизистая органа покрывается белесыми бляшками, которые распространяются на другие участки ротовой полости, а также могут появляться в уголках рта. Спустя несколько недель пораженный эпителий утолщается.

Требуется лечение заболевания, вызывающего проблемы. Чтобы очистить пораженные участки языка, используют:

• Лазерной терапии.
• Радиоволн.
• Метода электроэксцизии.
• Метода диатермокоагуляции.

Глоссалгия

Такую проблему с языком вызывают частые травмы во рту или серьезные нарушения в работе внутренних органов, чаще патология поражает пожилых пациентов. Глоссалгия не является отдельной болезнью, это комплекс симптомов, свойственный некоторым заболеваниям.

При глоссалгии не наблюдается видимых внешних признаков, таких как покраснения или язвы, за исключением некоторых тяжелых случаев, когда может появиться сероватый налет. Больной человек сам ощущает проявление патологии, которая проявляется болезненностью языка в одном месте или распространением боли на всю мышцу. Из-за сухости слизистой оболочки возникают сильный зуд или покалывание, которые усиливаются при волнении и вызывают дискомфорт.

Необходимо обращать внимание на признаки болезней, даже если боль прекратилась. Стоматолог должен провести полную санацию рта и проверить состояние протезов, чтобы избежать травмирования. Если выявлены внутренние заболевания, их необходимо лечить. Анальгетики могут помочь снять сильный дискомфорт языка.

Для сохранения здоровья ротовой полости необходимо уделять языку особое внимание и следовать рекомендациям врача при возникновении болезней. Периодический осмотр языка в зеркало поможет выявить начальные стадии патологий.

Что такое глоссит

Глоссит – воспаление или патологические изменения в тканях языка. Возбудителем заболевания могут быть вирусы, бактерии, грибки, часто патология свидетельствует о наличии других, более серьёзных проблем в организме. Код по МКБ-10 – K 14.0.

Формы глоссита

Отечность языка может возникнуть как в острой, так и хронической форме. Этот болезненный процесс может ограничиваться только поверхностью языка или распространяться в глубь тканей.

Формы заболевания:

1. Острый глоссит – симптомы возникают внезапно, имеют ярко выраженный характер, болезнь сопровождается сильным воспалением и болевым синдромом, отёчностью и покраснением органа вкуса.
2. Хронический глоссит – этот диагноз ставят, если точно установить причину возникновения патологических процессов не удалось, или при частых рецидивах болезни. Симптомы выражены не столь явно, как при острой форме, но заболевание сопровождается структурными изменениями, которые происходят в тканях поражённого органа.
3. Поверхностный глоссит – воспаление охватывает только слизистую языка.
4. Глубокий (флегмонозный) глоссит – запущенная форма заболевания, при которой возникают гнойные расслоения тканей.
5. Воспалительный глоссит – развивается на фоне заражения патогенными микроорганизмами, в эту группу входит вирусная, герпетическая, кандидозная, гнойная форма патологии.
6. Не воспалительный глоссит – болезнь возникает как следствие различных патологий.

Изолированная форма глоссита у взрослого человека встречается редко, но в сочетании с другими болезнями – частое явление.

Причины и симптомы глоссита

Бывает множество разновидностей глоссита, которые затрагивают различные части языка и сопровождаются своими особыми симптомами и ощущениями. Фотографии показывают множество форм заболевания.

Чаще всего глоссит обнаруживают у детей и людей старше 40 лет.

Складчатый или скротальный

Заболевание возникает из-за увеличения мышц языка и может быть врожденным или приобретенным. Центральная часть языка может иметь бороздки. Причины связаны с психическими и эмоциональными расстройствами, нарушениями внутренних желез, ожогами, злокачественными опухолями, инфекциями, кандидозным стоматитом и кариесом.

• боль во время еды;
• раздражение, сухость языка;
• белый налёт, од которым можно увидеть покрасневшую слизистую оболочку;
• эрозии, которые часто кровоточат;
• отёчность гипертрофия языка;
• неприятный запах изо рта;
• у детей увеличивается слюноотделение.

Акромегалия — болезнь, приводящая к появлению борозд не только на языке, но и на лице.

Кандидозный, микотический или грибковый

Патология вызывается кандидой — дрожжевыми грибками и проявляется в виде острого воспалительного процесса. Хроническая форма возникает при ослаблении иммунитета в период эпидемий респираторных заболеваний.

• налёт белого, серого цвета на боковых поверхностях или у основания языка – удалять его самостоятельно врачи не рекомендуют;
• слабость, апатия, снижение аппетита;
• неприятный запах, который лишь ненадолго исчезает после чистки зубов;
• температура, тошнота, головная боль;
• у детей наблюдаются проблемы с речью;
• нарушение функций вкусовых рецепторов.

Новорожденных, беременных женщин, диабетиков, а также людей, проходящих антибактериальную или гормональную терапию, могут диагностировать с грибковым глосситом. Этот патологический процесс может быть связан с наличием злокачественных опухолей, авитаминозом, кандидозным тонзиллитом или фарингитом.

Глоссит кандидозного происхождения может передаваться при поцелуях или употреблении нечистых продуктов, если контактировать с инфицированным носителем. Группа риска включает людей с вредными привычками.

Гунтеровский

Злокачественная анемия проявляется глосситом Меллера-Гунтера. Сосочки языка гибнут и становятся гладкими, язык приобретает ярко-красный цвет и может вызывать жжение во рту.

Дополнительные симптомы:

• повышенная утомляемость;
• приступы стенокардии;
• одышка даже при незначительных физических нагрузках;
• кожа становится бледной с бледно-жёлтым оттенком;
• увеличивается вес;
• появляются заеды.

При заболевании языка возникают отёк, боль, кровотечение, першение, чужое тело во рту, увеличение слюнотечения и затруднение речи.

Заболевание развивается при хроническом дефиците витамина B9, B12 – если эти вещества поступают в организм в малом количестве, или не всасываются в кишечнике, нарушается работа печени, костного мозга, кроветворной системы.

Катаральный

Острый воспалительный процесс может быть вызван заболеваниями зубов, такими как стоматит или кариес, а также травмами и ожогами слизистой оболочки рта и отравлениями солями тяжелых металлов. Глоссит может возникнуть из-за ОРВИ, гриппа, аллергии или проблем с пищеварительной системой.

Как проявляется болезнь:

• зуд, жжение, дискомфорт в языке;
• вкусовые ощущения притупляются или вовсе исчезают;
• спинка органа вкуса становится красной, отёчной;
• увеличивается слюноотделение.

Неправильное или отсутствие лечения катарального глоссита может вызвать его переход в афтозную форму с язвами, кровоточащими эрозиями, сильной болью и общим ухудшением здоровья.

Катаральную форму глоссита практически всегда диагностируют у заядлых курильщиков, людей с алкогольной зависимостью.

Десквамативный

При географическом языке на поверхности вкусового органа образуются неоднородные красные пятна с чёткими границами, вызванные повреждением эпителия и слущением сосочков. Некоторые участки могут заживать, но в других обостряется патологический процесс, поэтому эту патологию также называют мигрирующим глосситом.

• на начальном этапе появляются небольшие участки разной формы, которые покрыты налётом светло-серого цвета;
• постепенно верхний слой слущивается, воспалённые места становятся гладкими, приобретают красный цвет;
• нитевидные сосочки отмирают, но через несколько восстанавливаются;
• незначительный дискомфорт во время приёма пищи;
• нарушение вкусовых ощущений.

Патология возникает после травм, ожогов ротовой полости, проблем с печенью, желчным пузырем, а также дефицита витаминов группы В и железа. Вторичный десквамативный глоссит часто развивается у беременных женщин и пациентов с аутоиммунными заболеваниями.

У детей во время роста зубов часто появляется глоссит.

Ромбовидный

Хроническое заболевание, часто врожденное, проявляется овальным или ромбовидным участком сине-красного цвета на задней поверхности языка. Это связано с разрастанием эпителия.

Стадии и симптомы заболевания:

• плоская – очаг воспаления гладкий и блестящий;
• бугорковая – появляются небольшие наросты из эпителия;
• папилломатозная – бугорки становятся более плотными, приобретают белый цвет;
• при любых формах язык становится шершавым, возникает боль при жевании.

Причины возникновения этого заболевания не до конца изучены, но оно часто диагностируется у людей с нарушениями работы желудочно-кишечного тракта.

Ворсинчатый

На середине и в задней части языка располагаются нитевидные выступы, которые окрашивают орган вкуса в темный оттенок и создают эффект волосатости.

На фоне увеличения сосочков возникают следующие симптомы:

• першение, сухость в полость рта;
• рвотные позывы;
• онемение кончик языка;
• ощущение комка во рту.

Интерстициальный

Самой опасной формой глоссита считается та, которая часто является предвестником рака языка.

• язык внешне похож на стёганое одеяло;
• ткани уплотняются, что приводит к нарушению двигательных функций органа вкуса;
• постепенно мышцы заменяются соединительной тканью.

Герпетический

Возникает вирусная форма глоссита при обострении герпеса на языке, сопровождающаяся появлением пузырьков с жидкостью. Симптомы болезни — зуд, слабость и ухудшение самочувствия.

Герпетический глоссит – заразное заболевание.

Аллергический

Тканевое воспаление языка возникает при контакте с аллергенами и сопровождается зудом, жжением, отеком и покраснением.

Основные раздражители:

• лекарства;
• продукты;
• средства по уходу за полостью рта;
• зубные протезы.

Болезнь можно лечить, избегая контакта с аллергеном. Это может привести к прекращению симптомов за 5-7 дней.

Методы диагностики заболевания

Для определения первоначального диагноза специалист осматривает язык и ротовую полость. Однако для точного выявления формы и причины глоссита требуется прохождение обследования.

Методы диагностики:

• клинический и биохимический анализ крови – показывает наличие воспалительного процесса, позволяет оценить состояние иммунитета, выявить признаки анемии;
• анализ на ВИЧ, сифилис, TORCH-инфекции;
• копрограмма – анализ позволяет увидеть признаки глистных инвазий, дисбактериоза;
• анализ слюны – позволяет выявить тип возбудителя инфекции;
• соскоб языка на предмет выявления бледной трепонемы;
• ПЦР – один из наиболее информативных анализов для выявления инфекций различного происхождения;
• ИФА – позволяет выявить наличие антител в крови к различным патогенным микроорганизмам;
• УЗИ органов брюшной полости, гастроскопия, колоноскопия – эти методы необходимы, если глоссит вызван патологиями ЖКТ.

Дополнительные способы анализа включают биохимические тесты, цитологическое и гистологическое исследование тканей, а также возможно необходим анализ на онкомаркеры.

Лечение глоссита в домашних условиях

Лечение глоссита включает применение множества лекарств и народных средств, а также требует соблюдения диеты.

Лекарства

Для лечения глоссита используют многочисленные лекарственные средства, которые направлены на устранение симптомов и причин заболевания.

Чем лечить глоссит:

• санирующие растворы для полоскания – Хлоргексидин, Фурацилин, Ротокан;
• обезболивающие средства – Тримекаин, Лидокаин;
• препараты для восстановления целостности слизистой – Солкосерил, раствор ретинола;
• лекарства для устранения жжения – Цитраль;
• иммуномодуляторы для местного использования – Лизоцирм;
• противогрибковые средства – Флуконазол, Нистатин;
• антибиотики – Цефтриаксон, Аугментин, Азитромицин;
• противовирусные средства – Ацикловир, Протефлазид;
• витаминные комплексы с аскорбиновой и фолиевой кислотой, витамином B12;
• седативные лекарства растительного происхождения – Новопассит, Валокордин, Валерьянка;
• антигистаминные средства – Тавегил, Супрастин;
• сосудистые средства – Трентал, Кавинтон.

При продвинутом воспалительном процессе в тканях проводят операцию по удалению абсцесса или гнойной флегмоны, а затем назначают лечение антибиотиками.

Во время лечения глоссита важно неукоснительно соблюдать правила ухода за полостью рта – чистить зубы дважды в день пастой с экстрактами лекарственных трав, после каждого приёма пищи пользоваться ополаскивателями.

Создано приложение, определяющее болезнь по фото. Среди его поклонников — глава Apple Тим Кук

Credit: iStock

В ходе последней телеконференции с журналистами и инвесторами глава Apple Тим Кук рассказал о медицинском приложении VisualDx. О том, почему именно это приложение на искусственном интеллекте оказалось в поле зрения корпорации, рассказывает Business Insider.

---

Apple давно планирует выйти на рынок медицинских продуктов и товаров для здоровья. Несмотря на то, что VisualDx доступно потребителям в магазине приложений Apple, оно не предназначено для широкой публики. Приложение нацелено на дипломированных врачей, которые смогут использовать его для диагностики различных заболеваний, в том числе определять болезни по состоянию кожи.

Осенью этого года в приложение добавили возможность использовать камеру iPhone и технологию машинного обучения для определения состояния кожи или сужения списка возможных диагнозов. Решение позволяет определять заболевания по фотографии. Так, VisualDx способен предоставить список условий, которые приводят к возникновению сыпи.

Credit: VisualDX

В будущем некоторые из подобных технологий станут доступны широкому потребителю: пользователи подобных приложений смогут сфотографировать свое тело и, после ответа на серию вопросов, узнать, требует ли проблема медицинского вмешательства или же речь идет об обыкновенной сыпи, рассказал изданию генеральный директор VisualDx Арт Папье. По его словам, компания уже разрабатывает новую версию инструмента Aysa для обычных воспалений кожи.

---

5″ data-anim-loop=»false» data-anim-opacity=»0″ data-anim-rotation=»0″ data-anim-shift=»100″ data-anim-trigger=»scroll» data-anim-zoom=»100″> Арт Папье

глава VisualDx

«Потребители не хотят играть во врачей. Но если ситуация происходит в субботу, то им нужно знать, требуется ли им ехать в пункт медицинской помощи с ребенком или же это может подождать до понедельника, когда они смогут увидеть своего педиатра».

Папье объясняет, что приложение не решает задачу постановки диагноза, речь идет об обучении системы и сортировке. А в ближайшие несколько лет VisualDx не планирует сообщать клиентам, что с ними всё в полном порядке и им не нужно идти к врачу.

Причина по которой Тим Кук упомянул VisualDx — библиотека CoreML от Apple, которая позволяет запускать алгоритмы машинного обучения на мобильном телефоне и не загружать фотографии на сервер для обработки. Основные клиенты VisualDx — больницы, которые против того, чтобы врачи отправляли фотографии пациентов третьим лицам.

---

Арт Папье

глава VisualDx

«Когда Apple объявила о запуске CoreML в июне, мы поняли, что компания позволила перенести модели на iPhone. Теперь изображение анализируется на телефоне, а картинка никогда не доходит до облака. Мы никогда его не видим».

Программа от VisualDx способна анализировать изображения за одну секунду. Разработчики обучали модели на изображениях из медицинской практики: пользователи сети не могут загрузить изображение на сервер компании и добавить к нему любое понравившееся описание. Компания работает с несколькими университетами и отдельными врачами. В базе данных для обучения VisualDx — библиотека с 32 тысячами фотографий.

Credit: VisualDX

Приложение VisualDx позволяет врачам подтверждать диагнозы, Пользователи могут искать заболевания по различным симптомам с учетом информации о пациенте. Доступ ко всем базам данных компании составляет $499, однако подписку на приложение обычно оформляет медицинское учреждение. Врачи могут добавить дополнительные симптомы в ходе анализа, а также просмотреть информацию о различных заболеваниях.

Credit: VisualDX

В октябре стало известно, что венчурный фонд Gagarin Capital вложился в два проекта из Y Combinator, один из которых занимается дерматологической диагностикой на мобильном телефоне с помощью искусственного интеллекта.

---

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Создание SMILY, ориентированного на человека инструмента поиска похожих изображений для патологии — блог Google AI

Авторы: Нараян Хегде, инженер-программист, Google Health, и Кэрри Дж. Кай, научный сотрудник, Google Research

Достижения в области машинного обучения ( ML) продемонстрировали большие перспективы для помощи в работе медицинских работников, например, для помощи в выявлении диабетической болезни глаз и метастатического рака молочной железы. Хотя высокопроизводительные алгоритмы необходимы, чтобы завоевать доверие и признание клиницистов, их не всегда достаточно9.0005 то, какая информация предоставляется врачам, и то, как врачи взаимодействуют с этой информацией, могут быть решающими факторами, определяющими полезность, которую технология ML в конечном итоге имеет для пользователей.

Медицинская специальность анатомическая патология, которая является золотым стандартом для диагностики рака и многих других заболеваний с помощью микроскопического анализа образцов тканей, может значительно выиграть от применения машинного обучения. Хотя диагностика через патологию традиционно проводится с помощью физических микроскопов, все большее распространение получает «цифровая патология», когда изображения образцов патологии с высоким разрешением можно исследовать на компьютере. С этим движением появляется возможность гораздо более легкого поиска информации, что необходимо, когда патологоанатомы занимаются диагностикой сложных случаев или редких заболеваний, когда «общие» патологоанатомы обращаются к специализированным случаям и когда патологоанатомы-стажеры учатся. В этих ситуациях возникает общий вопрос: «Что это за функция, которую я вижу?» Традиционное решение для врачей состоит в том, чтобы попросить коллег или кропотливо просмотреть справочные учебники или онлайн-ресурсы в надежде найти изображение с похожими визуальными характеристиками.

Общее решение компьютерного зрения для подобных проблем называется поиском изображений на основе контента (CBIR), одним из примеров которого является функция «обратного поиска изображений» в Google Images, в которой пользователи могут искать похожие изображения, используя другое изображение в качестве входных данных. .

Сегодня мы рады поделиться двумя исследовательскими работами, описывающими дальнейший прогресс в исследованиях взаимодействия человека и компьютера для поиска похожих изображений в медицине. В статье «Поиск похожих изображений для гистопатологии: SMILY», опубликованной в

журнале Nature Partner Journal (npj) Digital Medicine , мы сообщаем о нашем инструменте на основе машинного обучения для обратного поиска патологий по изображениям. В нашей второй статье « Ориентированные на человека инструменты для преодоления несовершенных алгоритмов во время принятия медицинских решений » (препринт доступен здесь), который получил почетное упоминание на конференции 2019 г. На конференции ACM CHI по человеческому фактору в вычислительных системах мы изучили различные способы уточнения поиска на основе изображений и оценили их влияние на взаимодействие врачей со SMILY.

SMILY Design

Первым шагом в разработке SMILY было применение модели глубокого обучения, обученной с использованием 5 миллиардов естественных, непатологических изображений (например, собак, деревьев, искусственных объектов и т. д.), для сжатия изображений. в «суммарный» числовой вектор, называемый вложением . В процессе обучения сеть научилась отличать похожие изображения от непохожих, вычисляя и сравнивая их вложения. Затем эта модель используется для создания базы данных фрагментов изображений и связанных с ними вложений с использованием корпуса деидентифицированных слайдов из Атласа генома рака. Когда патч изображения запроса выбран в инструменте SMILY, встраивание патча запроса вычисляется аналогичным образом и сравнивается с базой данных для получения патчей изображения с наиболее похожими вложениями.

Схема этапов создания базы данных SMILY и процесса, посредством которого фрагменты входных изображений используются для выполнения поиска похожих изображений.

Инструмент позволяет пользователю выбрать интересующую область и получить визуально похожие совпадения. Мы проверили способность SMILY извлекать изображения по заранее заданной оси сходства (например, по гистологическим признакам или степени опухоли), используя изображения тканей молочной железы, толстой кишки и простаты (3 наиболее распространенных локализации рака). Мы обнаружили, что SMILY продемонстрировал многообещающие результаты, несмотря на то, что его не обучали специально изображениям патологии или использованию каких-либо помеченных примеров гистологических признаков или степеней опухоли.

Пример выбора небольшой области на слайде и использования SMILY для получения похожих изображений. SMILY эффективно ищет в базе данных миллиардов обрезанных изображений за несколько секунд. Поскольку изображения патологии можно просматривать с разным увеличением (уровнями масштабирования), SMILY автоматически ищет изображения с тем же увеличением, что и входное изображение.

Второй пример использования SMILY, на этот раз поиск лобулярной карциномы, определенного подтипа рака молочной железы.

Инструменты уточнения для SMILY
Однако возникла проблема, когда мы наблюдали, как патологоанатомы взаимодействовали со SMILY. В частности, пользователи пытались ответить на туманный вопрос «Что похоже на на этом изображении?» чтобы они могли извлечь уроки из прошлых случаев, содержащих похожие изображения. Тем не менее, у инструмента не было возможности понять цель поиска: пытался ли пользователь найти изображения со схожими гистологическими характеристиками, морфологией желез, общей архитектурой или чем-то еще? Другими словами, пользователям нужна была возможность направлять и уточнять результаты поиска в каждом конкретном случае, чтобы действительно найти то, что они искали. Кроме того, мы заметили, что эта потребность в итеративном уточнении поиска коренится в том, как врачи часто проводят «итеративную диагностику» — выдвигая гипотезы, собирая данные для проверки этих гипотез, исследуя альтернативные гипотезы и повторно посещая или повторно проверяя предыдущие гипотезы в итеративной манере. Стало ясно, что SMILY для удовлетворения реальных потребностей пользователей должен поддерживать другой подход к взаимодействию с пользователем.

Благодаря тщательному исследованию, ориентированному на человека, описанному во второй статье, мы разработали и дополнили SMILY набором интерактивных инструментов уточнения, которые позволяют конечным пользователям на лету выражать, что означает сходство: 1) уточнение по регионам позволяет патологоанатомам обрезать интересующую область на изображении, ограничивая поиск только этой областью; 2) уточнение по примеру дает пользователям возможность выбирать подмножество результатов поиска и получать больше подобных результатов; и 3) 9Ползунки 0005 уточнения по концепции можно использовать, чтобы указать, присутствует ли в результатах поиска большее или меньшее количество клинической концепции (например, слитые железы). Вместо того чтобы требовать, чтобы эти понятия были встроены в модель машинного обучения, мы разработали метод, который позволяет конечным пользователям создавать новые понятия постфактум, настраивая алгоритм поиска в соответствии с понятиями, которые они считают важными для каждого конкретного случая использования. Это позволяет проводить новые исследования с помощью апостериорных инструментов после того, как модель машинного обучения уже обучена, без необходимости повторного обучения исходной модели для каждой интересующей концепции или приложения.

В ходе нашего пользовательского исследования с патологоанатомами мы обнаружили, что SMILY на основе инструментов не только повышает клиническую полезность результатов поиска, но также значительно повышает доверие пользователей и вероятность принятия по сравнению с обычной версией SMILY без этих инструментов. Интересно, что эти инструменты уточнения, по-видимому, поддерживали процесс принятия решений патологоанатомами способами помимо просто более эффективными при поиске сходства. Например, патологоанатомы использовали наблюдаемые изменения в своих результатах повторных поисков как средство постепенного отслеживания вероятности гипотезы. Когда результаты поиска были неожиданными, многие переназначали инструменты для тестирования и понимания лежащего в основе алгоритма, например, вырезая области, которые, по их мнению, мешали поиску, или настраивая ползунки понятий, чтобы увеличить присутствие понятий, которые, как они подозревали, использовались. игнорируется. Помимо того, что врачи были пассивными получателями результатов машинного обучения, агентство предоставило врачам возможность активно проверять гипотезы и применять свои экспертные знания, одновременно используя преимущества автоматизации.

Благодаря этим интерактивным инструментам, позволяющим пользователям настраивать каждый процесс поиска в соответствии со своими целями, мы рады, что SMILY может помочь с поиском в больших базах данных оцифрованных изображений патологии. Одним из возможных применений этой технологии является индексация изображений в учебниках по патологии с описательными подписями и предоставление студентам-медикам или обучающимся патологоанатомам возможности искать эти учебники с помощью визуального поиска, что ускоряет учебный процесс. Еще одно приложение предназначено для исследователей рака, заинтересованных в изучении корреляции морфологии опухолей с результатами лечения пациентов, чтобы ускорить поиск похожих случаев. Наконец, патологоанатомы могут использовать такие инструменты, как SMILY, для обнаружения всех проявлений функции (например, признаков активного клеточного деления или митоза) в одном и том же образце ткани пациента, чтобы лучше понять тяжесть заболевания и принять решение о лечении рака. Важно отметить, что наши результаты дополняют совокупность доказательств того, что сложные алгоритмы машинного обучения должны сочетаться с ориентированным на человека дизайном и интерактивными инструментами, чтобы быть максимально полезными.

Благодарности
Эта работа была бы невозможна без Джейсона Д. Хиппа, Юн Лю, Эмили Рейф, Дэниела Смилкова, Майкла Терри, Крейга Х. Мермела, Мартина С. Стамп и членов Google Health и PAIR. Препринты двух статей доступны здесь и здесь.

Искусственный интеллект предсказывает расу пациентов по их медицинским изображениям | MIT News

Неправильное обучение алгоритмам является критической проблемой; когда искусственный интеллект отражает бессознательные мысли, расизм и предубеждения людей, создавших эти алгоритмы, это может нанести серьезный вред. Компьютерные программы, например, ошибочно помечают чернокожих подсудимых в два раза чаще, чем белых. Когда ИИ использовал стоимость в качестве косвенного показателя потребностей в области здравоохранения, он ошибочно называл чернокожих пациентов более здоровыми, чем столь же больные белые, поскольку на них тратилось меньше денег. Даже когда ИИ писал пьесы, он опирался на вредные стереотипы при подборе актеров.

Удаление конфиденциальных функций из данных кажется жизнеспособной настройкой. Но что происходит, когда этого недостаточно?

Примеры предвзятости при обработке естественного языка безграничны, но ученые Массачусетского технологического института исследовали еще одну важную, в значительной степени малоизученную модальность: медицинские изображения. Используя как частные, так и общедоступные наборы данных, команда обнаружила, что ИИ может точно предсказать расовую принадлежность пациентов, о которой они сообщают, только по медицинским изображениям. Используя данные рентгенографии грудной клетки, рентгенографии конечностей, компьютерной томографии грудной клетки и маммограммы, команда обучила модель глубокого обучения идентифицировать расу как белую, черную или азиатскую, хотя сами изображения не содержали явного упоминания о расе. раса пациента. Это подвиг, на который не способны даже самые опытные медики, и непонятно, как модель смогла это сделать.

В попытке выяснить и понять загадочное «как» все это исследователи провели множество экспериментов. Чтобы исследовать возможные механизмы определения расы, они рассмотрели такие переменные, как различия в анатомии, плотность костей, разрешение изображений и многое другое, и модели по-прежнему преобладали с высокой способностью определять расу по рентгенографии грудной клетки. «Поначалу эти результаты сбивали с толку, потому что члены нашей исследовательской группы не могли даже близко подойти к определению хорошего прокси для этой задачи», — говорит соавтор статьи Марзие Гассеми, доцент кафедры электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института. и Институт медицинской инженерии и науки (IMES), который является филиалом Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL) и клиники Джамиля Массачусетского технологического института. «Даже когда вы отфильтровываете медицинские изображения в тех случаях, когда изображения вообще не распознаются как медицинские изображения, глубокие модели сохраняют очень высокую производительность. Это вызывает беспокойство, потому что сверхчеловеческие способности, как правило, гораздо сложнее контролировать, регулировать и предотвращать причинение вреда людям».

В клинических условиях алгоритмы могут помочь нам определить, является ли пациент кандидатом на химиотерапию, определить сортировку пациентов или принять решение о необходимости перевода в отделение интенсивной терапии. «Мы думаем, что алгоритмы смотрят только на показатели жизнедеятельности или лабораторные анализы, но, возможно, они также смотрят на вашу расу, этническую принадлежность, пол, находитесь ли вы в заключении или нет — даже если вся эта информация скрыта», — говорит соавтор статьи Лео Энтони Чели, главный научный сотрудник IMES в Массачусетском технологическом институте и доцент медицины в Гарвардской медицинской школе. «Тот факт, что в ваших алгоритмах представлены разные группы, не гарантирует, что он не увековечит или не усугубит существующие различия и неравенства. Скармливание алгоритмам большего количества данных с представлением не является панацеей. Этот документ должен заставить нас сделать паузу и серьезно задуматься о том, готовы ли мы использовать ИИ у постели больного».

Исследование «Распознавание ИИ расы пациентов в медицинских изображениях: исследование моделирования» было опубликовано в Lancet Digital Health 11 мая. Чели и Гассеми написали статью вместе с 20 другими авторами из четырех стран.

Чтобы подготовить тесты, ученые сначала продемонстрировали, что модели способны предсказывать расовую принадлежность с помощью нескольких методов визуализации, различных наборов данных и разнообразных клинических задач, а также в различных академических центрах и группах пациентов в Соединенных Штатах. Они использовали три больших набора данных рентгенографии грудной клетки и протестировали модель на невидимом подмножестве набора данных, используемого для обучения модели, и на совершенно другом. Затем они обучили модели определения расовой идентичности рентгеновским изображениям, не относящимся к грудной клетке, из разных мест тела, включая цифровую рентгенографию, маммографию, боковые рентгенограммы шейного отдела позвоночника и компьютерную томографию грудной клетки, чтобы увидеть, ограничивается ли производительность модели рентгенографией грудной клетки.

В попытке объяснить поведение модели команда рассмотрела множество основ: различия в физических характеристиках между различными расовыми группами (габитус телосложения, плотность груди), распространение болезней (предыдущие исследования показали, что у чернокожих пациентов чаще возникают такие проблемы со здоровьем, как болезнь сердца), различия, зависящие от местоположения или ткани, влияние социальной предвзятости и экологического стресса, способность систем глубокого обучения определять расу при объединении нескольких демографических факторов и факторов пациента, а также если определенные области изображения способствовали распознаванию расы.

То, что получилось, было поистине ошеломляющим: способность моделей предсказывать расу только по диагностическим меткам была намного ниже, чем у моделей, основанных на рентгенографии грудной клетки.

Например, в тесте плотности костей использовались изображения, на которых более толстая часть кости выглядела белой, а более тонкая часть казалась более серой или полупрозрачной. Ученые предположили, что, поскольку у чернокожих обычно выше минеральная плотность костей, различия в цвете помогли моделям ИИ определить расу. Чтобы избавиться от этого, они обрезали изображения фильтром, чтобы модель не различала цвета. Оказалось, что отключение подачи цвета не смутило модель — она по-прежнему могла точно предсказывать гонки. (Значение «Площади под кривой», означающее меру точности количественного диагностического теста, составляло 0,94–0,96). Таким образом, изученные функции модели, по-видимому, полагались на все области изображения, а это означает, что управление этим типом алгоритмического поведения представляет собой запутанную и сложную проблему.

Ученые признают ограниченную доступность ярлыков расовой идентичности, что заставило их сосредоточиться на азиатском, черном и белом населении, и что их основная правда была подробностью, о которой они сообщали сами. Другая предстоящая работа будет включать потенциальное рассмотрение изоляции различных сигналов перед реконструкцией изображения, потому что, как и в случае с экспериментами по плотности костей, они не могли объяснить остаточную костную ткань, которая была на изображениях.

Примечательно, что другая работа Гассеми и Чели под руководством студента Массачусетского технологического института Хаммада Адама показала, что модели также могут идентифицировать расовую принадлежность пациента, о которой сообщают сами пациенты, из клинических записей, даже если в этих заметках отсутствуют явные признаки расы. Как и в этой работе, эксперты-люди не могут точно предсказать расу пациента на основании тех же отредактированных клинических записей.

«Нам нужно привлечь социологов к делу. Экспертов в предметной области, которыми обычно являются клиницисты, практикующие специалисты в области общественного здравоохранения, компьютерщики и инженеры, недостаточно. Здравоохранение является социально-культурной проблемой в той же мере, что и медицинской проблемой. Нам нужна еще одна группа экспертов, чтобы взвесить и предоставить информацию и отзывы о том, как мы проектируем, разрабатываем, развертываем и оцениваем эти алгоритмы», — говорит Сели. «Мы также должны спросить ученых, прежде чем исследовать данные, есть ли расхождения? Какие группы пациентов являются маргинализованными? Каковы движущие силы этих диспропорций? Доступен ли уход? Это от субъективности поставщиков услуг? Если мы этого не поймем, у нас не будет возможности определить непреднамеренные последствия алгоритмов, и мы не сможем защитить алгоритмы от увековеченных предубеждений».

«Тот факт, что алгоритмы «видят» расу, как убедительно документируют авторы, может быть опасен. Но важный и связанный с этим факт заключается в том, что при осторожном использовании алгоритмы также могут работать для противодействия предвзятости», — говорит Зиад Обермейер, доцент Калифорнийского университета в Беркли, чьи исследования сосредоточены на применении ИИ в здравоохранении. «В нашей собственной работе, возглавляемой компьютерным специалистом Эммой Пирсон из Корнелла, мы показываем, что алгоритмы, которые учатся на опыте боли пациентов, могут находить новые источники боли в колене на рентгеновских снимках, которые непропорционально влияют на чернокожих пациентов — и непропорционально упускаются радиологами. Так что, как и любой инструмент, алгоритмы могут быть силой зла или силой добра — зависит от нас и от выбора, который мы делаем, когда создаем алгоритмы».

Работа частично поддерживается Национальным институтом здравоохранения.

Поделиться этой новостной статьей:

Бумага

Документ: «Распознавание ИИ расы пациентов в медицинских изображениях: исследование моделирования»,

Упоминания в прессе

STAT

Исследование, проведенное в соавторстве с исследователями из Массачусетского технологического института, показало, что алгоритмы, основанные на клинических медицинских записях, могут предсказать расовую принадлежность пациента, сообщает Кэти Палмер для STAT . «Мы не готовы к ИИ — на самом деле ни один сектор не готов к ИИ — до тех пор, пока они не поймут, что компьютеры изучают вещи, которые они не должны изучать», — говорит главный научный сотрудник Лео Энтони Чели.

Полная история через STAT →

The Daily Beast

Исследователи из Массачусетского технологического института и Гарвардской медицинской школы создали программу искусственного интеллекта, которая может точно определять расу пациента на основе медицинских изображений, сообщает Тони Хо Тран для The   Daily Beast . «Мы решили опубликовать этот документ, чтобы привлечь внимание к важности оценки, аудита и регулирования медицинского ИИ», — объясняет главный научный сотрудник Лео Энтони Чели.

Полная версия The Daily Beast →

The Boston Globe

Международная группа ученых, включая исследователей из Массачусетского технологического института и Гарварда, обнаружила, что программа искусственного интеллекта, обученная считывать рентгеновские снимки и компьютерную томографию, может успешно предсказывать состояние человека.