Система, разработанная научным сообществом вуза, представляет собой технологию предварительной обработки изображений. Нейросетевая система работает по принципу анализа различных дерматологических данных, которые включают собранную о пациентах информацию: возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле пациента, передает newstracker.ru.
Кандидат физико-математических наук, доцент, завкафедрой математического моделирования университета Павел Ляхов указывает, что использование разнородной информации при разработке интеллектуальных систем диагностики и поддержки принятия решений специалистов, медиков и клиницистов способно в разы повысить точность определения новообразований благодаря поиску совпадений между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными.
Функционал инновационной мультимодальной системы позволяет распознавать десять диагностических категорий пигментных поражений кожи: дерматофиброму, невус, солнечное лентиго, разные виды кератоза, меланому и другие виды рака кожи. Самая высокая точность распознавания пигментных новообразований кожи, которой удалось достичь, равняется 83,6%. Такой высокий уровень диагностики намного превосходит результаты визуальной постановки диагноза, которую практикуют врачи-дерматологи.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов заявил, что разработанные на основе искусственного интеллекта автоматизированные системы распознавания медицинских данных значительно увеличивают точность постановки диагноза.
По словам Беспалова, такая разработка позволит свести к минимуму человеческий фактор при диагностике кожных заболеваний онкологического характера и поможет выявлять рак кожи на самых ранних стадиях. Он считает, что такой научно-технический прорыв выступит научным заделом для дальнейшего перспективного использования данного метода в сфере здравоохранения.
В скором времени ученые намерены создать на основе разработки мобильное приложение, которое станет вспомогательным инструментом для диагностики поражений кожи в домашних условиях. Благодаря использованию приложения любой желающий сможет проверить себя на наличие опасных для здоровья новообразований и получить своевременную медпомощь на основе своего диагноза. Специалисты СКФУ также планирует внедрять и другие идеи использования такой системы в медицинской отрасли.