Школьники Уральской проектной смены центра «Сириус» разработали на основе нейронных сетей приложение, которое способно распознавать злокачественные опухоли кожи, сообщает пресс-служба Уральского федерального университета.
Приложение предназначено для ранней диагностики меланомы кожи, его можно использовать при медицинских осмотрах, когда у врача нет опыта в определении заболевания и под рукой нет специальных инструментов.
Как рассказала одна из научных руководителей проекта, врач-дерматовенеролог Александра Шубина, им смогут пользоваться врачи-терапевты, неспециалисты в области дерматоонкологии.
«Такое приложение будет способствовать увеличению доли качественной ранней диагностики и, как следствие, снижению смертности», — добавила Шубина.
Школьники Уральской проектной смены изучали основы дерматологии, патологии кожи, методы ее осмотра и профилактики. Проект разрабатывался по двум направлениям: школьники составляли тест-опросник по выявлению групп рисков пациентов и разрабатывали уникальное web-приложение для анализа фотографий кожи с помощью нейронных сетей.
«Приложение анализирует фотографию кожи и показывает, в какой группе риска находится пациент и какова вероятность того, является ли опухоль доброкачественной или злокачественной, — пояснила Александра Шубина. — Ребята выявляли факторы риска, которые есть у пациентов нашего региона — изучили около четырех тысяч фотографий, которые были предоставлены Международным обществом дерматоскопии, обработали истории болезней, выявляли особенности, которые встречаются только на Урале».
Также школьники самостоятельно создали архитектуру нейронной сети и успешно провели работу по ее обучению. Один из участников проекта, Арсений Семенов, убежден, что благодаря приложению удастся сэкономить время врачей-дерматологов и онкологов — люди смогут быстро пройти диагностику еще у терапевта.
В УрФУ отмечают, что в последние годы отмечается рост заболеваемости злокачественными опухолями кожи. В структуре смертности от онкологических заболеваний опухоли кожи занимают 12% (38 тысяч человек) в год. Эксперты уверены, что данная тенденция является результатом неосведомленности населения: люди зачастую обращается сразу к онкологу на поздних стадиях, когда пятилетняя выживаемость таких пациентов достигает 18%.
В апреле 2017 года сообщалось, что американские ученые научили искусственный интеллект (ИИ) распознавать рак шейки матки по медицинским снимкам. Работа длилась десять лет, для обучения ИИ использовали снимки 1112 пациенток.
В мае того же года Минздрав РФ заявил, что рассматривает внедрение ИИ для диагностики онкологии. Система способна анализировать снимки и с небольшой погрешностью распознавать наличие или отсутствие злокачественного образования. «Естественно, машина не заменит врача, мы не ставим такую задачу, — подчеркнула директор департамента информационных технологий и связи Минздрава Елена Бойко. — Но это станет надежным подспорьем в работе врача-диагноста».
По статистике ВОЗ, опубликованной в феврале 2017 года, ежегодно от рака умирают 8,8 миллионов человек, преимущественно в странах с низким и средним уровнем дохода. Главная проблема в том, что многие случаи онкологических заболеваний диагностируются слишком поздно.