К диагностике кожных заболеваний подключили нейросеть
Десять видов новообразований кожи может определить нейросетевая система, созданная математиками Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ). Это диагностика гораздо точнее, чем у существующих аналогов. Система базируется на анализе различных общих и дерматологических данных о пациентах: возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле…
Как считает заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ кандидат физико-математических наук, доцент Павел Ляхов, использование разнородной информации при создании интеллектуальных систем диагностики за счет поиска связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными позволяет значительно повысить точность классификации. Это очень важно в поддержке принятия решений специалистами, медиками и клиницистами.
Созданная мультимодальная система научилась распознавать такие пигментные поражения кожи, как дерматофиброма, невус, солнечное лентиго, разные виды кератоза, меланома, и другие виды рака кожи. Наибольшая точность распознавания пигментных новообразований кожи составила 83,6% — это значительно выше, чем при визуальной постановке диагноза медиками-дерматологами.
— Данная разработка позволит минимизировать влияние человеческого фактора, поможет в принятии точных врачебных решений, расширит возможности раннего выявления рака кожи, — говорит ректор СКФУ Дмитрий Беспалов. — Уверен, что это исследование — хороший научный задел для использования предложенного метода в медицине.
Ученые планируют на основе разработки создать мобильное приложение, с помощью которого любой желающий сможет проверить себя на наличие подобных поражений кожи и при необходимости своевременно обратиться за медицинской помощью. Исследователи также рассматривают варианты применения системы и в других областях медицины.
Пресс-служба СКФУ
Нет комментариев