Математики из Ставрополья предложили новый метод диагностики рака кожи

Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов рассказал, что автоматические системы распознавания данных на основе искусственного интеллекта могут в значительной степени повысить точность диагностики заболеваний, пишет newstracker.ru. Ученый пояснил, что новый метод позволит значительно снизить влияние человеческого фактора на постановку диагноза и расширить возможности выявления злокачественных образований на коже на ранних стадиях. Уверен, что это исследование станет научным заделом для использования данного метода в медицине, подчеркнул он.

В свою очередь заведующий кафедрой математического моделирования СКФУ, доцент, кандидат физико-математических наук Павел Ляхов сообщил, что использование различных данных при формировании интеллектуальных систем диагностики позволяет увеличить точность классификации за счет выявления взаимосвязей между объектами исследований и статистическими выкладками. Принцип действия нейросетевой системы диагностики кожных заболеваний основан на методе обработки изображений и анализе данных, содержащих всю необходимую информацию о пациентах. Новая разработка отечественных ученых способна определить десять видов поражений кожи — от дерматофибромы, невуса, солнечного лентиго и ряда разновидностей кератоза до меланомы и других разновидностей онкологических заболеваний с точностью до 83,6 процента.

В будущем разработчики нейросетевой диагностической системы собираются создать на ее основе мобильное приложение, которое можно будет использовать для предварительной самодиагностики новообразований на коже. При этом воспользоваться приложением сможет любой человек, даже не имеющий отношения к медицине, что позволит своевременно обратиться к врачу и начать лечение. Авторы изобретения также предполагают, что эту диагностическую систему можно будет применять и в других сферах здравоохранения.