Технология, анонсированная учеными СКФУ, работает по принципу предварительной обработки изображений. Инновационная нейросетевая система основана на анализе разных дерматологических данных, содержащих общую информацию о пациентах, такую, как возраст, пол, локализация пигментного новообразования на теле.
Кандидат физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов отметил, что применение разнородной информации при создании интеллектуальных систем диагностики и поддержки принятия решений медицинских специалистов позволяет существенно повысить точность классификации за счет поиска связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными.
Разработанная математиками СКФУ мультимодальная система умеет распознавать 10 диагностических категорий пигментных поражений кожи: от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго, разных видов кератоза до меланомы и прочих видов рака кожи. Наибольшая точность распознавания пигментных новообразований кожи составила 83,6%, что существенно превышает точность визуальной диагностики специалистами-дерматологами.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов подчеркнул, что созданные на основе искусственного интеллекта автоматизированные системы распознавания медицинских данных обеспечат точность диагностики.
«Данная разработка позволит минимизировать влияние человеческого фактора, поможет в принятии врачебных решений и расширит возможности раннего выявления рака кожи. Уверен, что это исследование станет научным заделом для использования данного метода в медицине», — добавил он.
В планах ученых — создание мобильного приложения на основе разработанной технологии. Это приложение могло бы служить в качестве инструмента, благодаря которому каждый желающий смог бы проверить себя на наличие подобных поражений кожи и при необходимости вовремя обратиться за помощью к специалистам. Ученые также задумались над вариантами дальнейшего применения системы в других областях медицины.