Системы на основе искусственного интеллекта для анализа кожных образований показывают высокую точность в выявлении меланомы на ранних стадиях. Однако специалисты указывают на системную проблему: алгоритмы значительно хуже работают с пациентами с темной кожей.

Исследования, опубликованные в профильных медицинских изданиях, фиксируют разрыв в эффективности диагностики. Это связано с тем, что массивы данных для обучения нейросетей формировались преимущественно из изображений кожи светлокожего населения. В результате инструменты, которые прошли клинические испытания с высокой точностью, могут давать сбои при работе с пациентами из других демографических групп.

Последствия носят практический характер. Рак кожи у людей с темной кожей чаще диагностируется на поздних стадиях, когда лечение требует более агрессивных методов. При этом меланома у таких пациентов нередко развивается на участках с низким содержанием пигмента — ладонях, подошвах, ногтевых пластинах, — куда стандартные алгоритмы сканирования направлены в меньшей степени.

Финансирование разработок сосредоточено в странах с преимущественно светлым населением. Это означает, что приоритеты тестирования и совершенствования продуктов также ориентированы на эту аудиторию. Пациенты из Африки, Южной Азии, Латинской Америки остаются в стороне от технологического прогресса.

Регуляторные органы, включая FDA, начали учитывать вопросы инклюзивности при одобрении медицинских ИИ-устройств. Однако процесс идет медленно, а действующие системы на рынке по-прежнему отражают перекос в исходных данных.

Проблема затрагивает и географический аспект: диагностические инструменты на основе ИИ в первую очередь появляются в клиниках развитых стран. Регионы с высокой заболеваемостью меланомой, но ограниченным доступом к дерматологам не получают должной поддержки.

Эксперты призывают к расширению баз данных для обучения алгоритмов, включению в выборки изображений пациентов различного этнического происхождения и проведению клинических испытаний в странах с преимущественно темным типом кожи. Без этого технология рискует усугубить существующее неравенство в здравоохранении вместо того, чтобы сократить его.