Принцип действия нейросетевой системы диагностики кожных заболеваний основан на методе предварительной обработки изображений и анализе дерматологических данных, содержащих всю необходимую информацию о пациентах, пишет newstracker.ru. Уникальная разработка российских математиков способна опознать десять видов пигментных поражений кожи — от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго и ряда разновидностей кератоза до меланомы и других разновидностей онкологических заболеваний с точностью до 83,6 процента.
Доцент, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ, кандидат физико-математических наук Павел Ляхов отметил, что использование различных данных при создании интеллектуальных систем диагностики и поддержки принятия решений специалистов и медработников позволяет в значительной степени увеличить точность классификации за счет выявления взаимосвязей между объектами медицинских исследований и статистическими выкладками.
В свою очередь, ректор СКФУ Дмитрий Беспалов пояснил, что автоматические системы распознавания данных на основе искусственного интеллекта могут существенно повысить точность диагностики. По его словам, эта инновация позволит в наибольшей степени снизить влияние человеческого фактора, а также расширить возможности раннего выявления злокачественных образований на кожи. «Уверен, что это исследование станет научным заделом для использования данного метода в медицине», — подчеркнул он.
В последующем разработчики инновационной диагностической системы планируют выпустить на ее основе мобильное приложение, которое можно будет использовать для самостоятельной проверки наличия новообразований на коже. При этом воспользоваться им сможет любой человек, даже не имеющий отношения к медицине. Авторы изобретения также предполагают, что эту диагностическую систему можно будет применять и в других сферах здравоохранения.
Свежие комментарии