Похожие статьи
Ученые из Северо-Кавказского федерального университета разработали нейросетевую систему для выявления рака кожи, которая позволит снизить количество ложных диагнозов. По мнению авторов, использование их разработки в качестве вспомогательного метода диагностики позволит снизить влияние человеческого фактора при принятии решений врачами и повысить точность выявления заболевания. Работа представлена в журнале IEEE Access. Информацией об этом делится РИА Новости.
Рак кожи — один из самых распространенных видов онкологических заболеваний. Высокоточная диагностика повышает шансы пациентов на выздоровление. Поэтому специалисты заинтересованы в разработке автоматизированных систем для вспомогательной диагностики.
Российские ученые разработали метод более точной диагностики рака кожи. В частности, они предложили использовать искусственный интеллект для диагностики меланомы.
Благодаря этому, как отмечается, им удалось повысить точность диагностики заболевания до 85,2 %, что является высоким показателем.
Ульяна Ляхова, младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории кафедры математического моделирования СКФУ, также внесла свой вклад в разработку системы и отметила ее актуальность для медицинской практики. Она подчеркнула, что использование модифицированной функции кросс-лосс и детальный анализ разнородных дерматологических данных с предварительной очисткой структуры волос поможет улучшить диагностику рака кожи. Таким образом, система предназначена не только для врачей, но и для пациентов, которые смогут получить более точную и раннюю диагностику этого заболевания.
О светлом будущем заботятся политики, о светлом прошлом – историки, о светлом настоящем – журналисты.
