Ставропольские ученые нашли новый способ диагностики рака кожи

Ученые-математики из Северо-Кавказского федерального университета (СКФУ) запустили в работу авторскую нейросетевую систему распознавания пигментных новообразований кожи, которая способна определить десять различных видов поражений с наибольшей точностью по сравнению с ее аналогами. Система, созданная специалистами вуза, функционирует на основе метода предварительной обработки изображений.

Нейросетевая система позволяет анализировать огромный массив дерматологических данных, содержащих общую информацию о пациентах: пол, возраст, расположение пигментного новообразования на теле, сообщает newstracker.ru. Кандидат физико-математических наук, доцент, завкафедрой математического моделирования вуза Павел Ляхов отметил, что благодаря аналитике информации, которая ведется интеллектуальными системами диагностики и поддержки принятия решений специалистов, медиков и клиницистов, появляется возможность значительно повысить точность классификации.

Это происходит благодаря поиску связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными. Разработка ученых университета способна определять десять диагностических категорий пигментных поражений кожи: дерматофиброму, невус, солнечное лентиго, разные виды кератоза, меланому и другие виды рака кожи.

Точность работы мультимодальной системы достигает 83,6%, что намного выше результатов работы врачей-дерматологов, которые ставят диагноз после визуального изучения новообразования. Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов заявляет, что созданные на основе искусственного интеллекта автоматизированные системы распознавания медицинских данных могут значительно увеличить точность диагностирования кожной проблемы.