Posted 14 апреля 2022, 10:28
Published 14 апреля 2022, 10:28
Modified 17 октября 2022, 11:41
Updated 17 октября 2022, 11:41
Ученые уверяют, что новейшая система может определять наличие новообразований более точно, чем аналоги. Система это способ предварительной обработки изображений. В ее основе лежит анализ данных пациента. В частности, исследуются дерматологические сведения, в том числе местонахождения пигментного новообразования, возраст и пол человека. Об этом пишет newstracker.ru.
Завкафедрой матмоделирования СКФУ, канд. физ. -мат. наук., доцент Павел Ляхов подчеркнул, что применение разнородных данных при разработке инновационных методов постановки диагноза и поддержки принятия решений экспертов, клиницистов, врачей заметно увеличит точность классификации. По его словам, это достигается благодаря поиску связей между визуальными объектами исследований и статистическими метаданными.
Созданная СКФУ система определяет десяток разных видов новообразований. Здесь имеются дерматофибромы, невус, солнечный лентиго, разные виды кератоза, меланома и прочие виды болезней кожных покровов. Самая большая точность диагностики пигментных поражений кожи достигает более 83,5%, что существенно больше, чем у визуального метода, традиционно применяемого дерматологами.
Повышенная точность диагностики достигается благодаря применению автоматизированной системы анализа данных пациента, которая базируется на искусственном интеллекте, сказал ректор учебного заведения Дмитрий Беспалов.
Новая разработка снизит влияние человеческого фактора, способствует принятию медиками правильных решений и расширит возможности заблаговременного выявления рака кожи. Новое исследование должно стать научным заделом для применения этого метода в медицине, отметил ректор СКФУ.
Отечественные ученые в будущем планируют выпустить мобильное приложение, чтобы любой желающий смог самостоятельно определить наличие новообразований кожи и оперативно обратиться к специалисту. Математики вуза также намерены опробовать другие идеи для использования этого метода в разных областях медицины.