В ставропольском СКФУ разработали систему определения рака кожи на основе нейросетей

Система, которую создали специалисты СКФУ, работает на основе метода предварительной обработки изображений. Нейросетевая система анализирует загруженные в нее различные дерматологические данные: возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле больного, пишет newstracker.ru.

Кандидат физико-математических наук, доцент, завкафедрой математического моделирования вуза Павел Ляхов подчеркнул, что применение разнородной информации при формировании таких интеллектуальных систем диагностики и поддержки принятия решений специалистов, медиков и клиницистов помогает проводить более качественную и точную диагностику новообразований благодаря определению связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными.

Инновационная мультимодальная система, разработанная по инициативе математиков университета, способна определять десять диагностических категорий пигментных поражений кожи: дерматофиброму, невус, солнечное лентиго, а также разные виды кератоза до меланомы и прочих разновидностей рака кожи. Самая большая точность распознавания, которой удалось добиться благодаря исследованию такой системы, достигла 83,6%, и это намного превосходит точность визуального определения диагноза, которое практикуют врачи-дерматологи.

Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов обращает внимание на то, что разработанные с использованием искусственного интеллекта автоматизированные системы распознавания медицинских данных могут значительно повысить точность постановки диагноза.

Он отметил, что такая инновационная система позволит свести к минимуму человеческий фактор при обследовании пациентов, поможет медикам принимать более объективные и профессиональные решения, обеспечит возможность выявить онкологическое заболевание на ранней стадии. Беспалов считает, что данное исследование выступит научным заделом для более широкого применения данного метода в медицине.

В будущем ученые СКФУ планируют запустить мобильное приложение, которое станет вспомогательным инструментом для определения дерматологических заболеваний среди установивших его пользователей. Приложение позволит каждому пользователю проверить себя на наличие подобных поражений кожи и в случае диагностики злокачественного образования своевременно обратиться к врачам. Создатели системы также говорят о том, что планируют использовать свое изобретение в других областях медицины.