В ставропольском университете научили нейросеть распознавать рак кожи

По словам заведующего кафедрой математического моделирования СКФУ, кандидата физико-математических наук, доцента Павла Ляхова, новая система диагностики позволяет в значительной степени увеличить точность классификации обнаруженных новообразований за счет нахождения взаимосвязей между объектами исследований и статистическими выкладками, пишет newstracker.ru.

Нейросетевая система для диагностики рака кожи основана на методе обработки изображений и анализе дерматологических данных, содержащих информацию о пациентах. Она распознает десять категорий пигментных поражений кожи — от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго и различных видов кератоза до меланомы и иных разновидностей онкологических заболеваний кожных покровов с точностью до 83,6%. По мнению ректора СКФУ Дмитрия Беспалова, разработанные на основе искусственного интеллекта автоматические системы распознавания данных способны в разы повысить точность диагностики. Он пояснил, что эта инновация позволит максимально снизить влияние человеческого фактора, а также поможет в принятии врачебных решений и расширит возможности раннего выявления рака кожи.

В будущем разработчики новой диагностической системы планируют создать на ее основе мобильное приложение, которое можно будет использовать в качестве вспомогательного инструмента, в том числе для самостоятельного выявления человеком, незнакомым с медициной, новообразований у себя на коже. Авторы изобретения также предполагают, что эту диагностическую систему можно будет применять и в других сферах здравоохранения.