Учёные Северного Кавказа нашли инновационный способ распознать рак кожи

Математики СКФУ разработали нейросетевую систему распознавания пигментных новообразований кожи. Она определяет десять разных видов поражений с более высокой точностью, чем аналоги.

Система представляет метод предварительной обработки изображений. Нейросетевая система основана на анализе различных дерматологических данных, содержащих общую информацию о пациентах: возраст, пол, расположение пигментного новообразования на теле.

Кандидат физико-математических наук, доцент, завкафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов рассказал SK-NEWS.RU, что использование разнородной информации при создании интеллектуальных систем диагностики и поддержки принятия решений специалистов, медиков и клиницистов позволяет значительно повысить точность классификации за счет поиска связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными.

Мультимодальная система научилась распознавать 10 категорий пигментных поражений кожи: дерматофиброму, невус, солнечного лентиго, разные виды кетароза, меланому и другие виды рака кожи. Наибольшая точность распознавания пигментных новообразований кожи составила 83,6%. Это сильно превышает точность визуальной постановки диагноза медиками-дерматологами.

Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов подчеркнул, что созданные на основе искусственного интеллекта автоматизированные системы распознавания медицинских данных способны повысить точность диагностики.