В МИФИ создали устройство на основе ИИ для диагностики рака кожи

В МИФИ создан программно-аппаратный комплекс с ИИ для ранней диагностики новообразовании? кожи, рассказали в МИФИ.

Комплекс может быть установлен там, где нет узкого специалиста — в отдаленных регионах и небольших населенных пунктах. Это позволит делать качественный первичный скрининг и своевременно направлять пациентов с подозрительными новообразованиями в специализированные центры.

Процесс проведения обследования происходит следующим образом: сначала врач с помощью портативного аппарата делает серию снимков подозрительных новообразований на коже пациента. Аппарат обеспечивает стандартизированное освещение и увеличение, что критически важно для точности анализа алгоритма искусственного интеллекта.

Полученные изображения автоматически загружаются в программу. Нейросеть анализирует каждое новообразование по ряду параметров (асимметрия, границы, цвет, структура) и присваивает ему оценку риска, например, «низкий риск», «требует внимания», «высокий риск». Врач видит на экране готовый результат анализа вместе с выделенными зонами интереса на изображении.

«Изначально мы разрабатывали только программный комплекс, но со временем поняли необходимость создания полноценного программно-аппаратного решения. Он особенно актуален для регионов с острой нехваткой высококвалифицированных специалистов-дерматологов. Система использует технологии ИИ для раннего выявления потенциально опасных новообразований, что может существенно повысить качество первичной диагностики и своевременно направить пациентов к профильным специалистам», — объяснил руководитель проекта, аспирант кафедры компьютерных медицинских систем Инженерно-физического института биомедицины (ИФИБ) МИФИ Александр Отченашенко.

По его словам, комплекс не является копией импортных аналогов, а разрабатывается с учетом специфики российского здравоохранения и адаптирован под условия работы российских врачей, учитывает особенности организации медицинской помощи в регионах с дефицитом специалистов.

На текущий момент алгоритм показывает многообещающие результаты. Чувствительность на тестовых выборках составляет 97%. Это один из ключевых показателей, он означает, что система пропускает менее 5% опасных случаев.

Иллюстрация к статье: Яндекс.Картинки