Ученые СКФУ разработали нейросетевую систему распознавания рака кожи
Новая разработка позволит повысить точность выявления заболевания и снизить количество ложных диагнозов.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов рассказал, что технологии искусственного интеллекта помогают проанализировать большие объемы разнородной информации, это даёт значительные перспективы для постановки медицинских диагнозов с более высокой степенью точности.
Предложенная учеными СКФУ система анализирует разнородные данные для распознавания злокачественных пигментных поражений кожи, включая дерматологические изображения и метаданные о пациенте (возраст, пол, локализация пигментного поражения на теле).
Как метод повышения точности использовалась предварительная очистка анализируемого участка от структур волос, проводился параллельный анализ других гетерогенных данных. Согласно комментариям одного из авторов статьи, младшего научного сотрудника научно-исследовательской лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ Ульяны Ляховой, цифровая обработка изображений позволяет распознать пигментные образования по 10 диагностическим категориям, точность диагнозов для предложенной интеллектуальной системы составила более 85%
Разработанная программа с использованием искусственного интеллекта ставит диагнозы на 15 процентов точнее, чем традиционная визуальная. Авторы также отметили, что качество постановки диагнозов предложенной нейросетевой системы выше зарубежных аналогов из Германии, Австрии, КНР.
Заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов. обратил внимание на то, что нейросетевая программа является вспомогательным инструментом и может быть использована врачами-дерматологами как дополнительный метод диагностики как высокоточный инструмент, который должен помочь специалисту поставить медицинский диагноз. Кроме того, разработка, по уверению учёного, значительно снижает количество ложных диагнозов и повывает точность раннего распознавания рака кожи.
Соавтор исследования доцент кафедры математического моделирования СФКУ Диана Калита отметила, что нейронные сети способны использовать дополнительные данные за счёт объединения нескольких модальностей в единую структуру.
В будущем научный коллектив СКФУ построит более сложные ансамблевые системы нейросетевого анализа дерматологических данных, это позволит расширить диагностические категории и повысить точность исследований.
Примечательно, что разработка ученых была поддержана Российским научным фондом. Результаты исследования опубликованы в IEEE Access (https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3336289).
Ранее сообщалось, что в регионе появились биосовместимые материалы для инженерии и хирургии.
