Для обучения нейросетей разработчики использовали крупнейшую базу данных дерматоскопических снимков, сообщили в пресс-службе вуза.
Разработанный на платформе Telegram чат-бот написан на языке Python и использует для первичной диагностики кожных образований технологии искусственного интеллекта, рассказала руководитель проекта, студентка Цифровой кафедры Сеченовского Университета Ляман Шамилова. Бот дифференцирует пигментные образования от беспигментных, а доброкачественные образования от имеющих высокий риск озлокачествления. Помимо этого, он выдает рекомендации пользователю о дальнейших действиях по обследованию и лечению.
Обучить модель команде помогла крупнейшая база данных дерматоскопических снимков HAM 10000 (Human Against Machine with 10000 training images). Она включает в себя более 10 тысяч изображений различных типов кожных образований, включая меланому, невусы, папилломы, кератомы и другие. Помимо HAM 10000, разработчики также применили для обучения алгоритмов дерматоскопические и обзорные снимки, предоставленные врачами-дерматологами.
«Чтобы получить вердикт о предположительном характере образования, нужно сделать фото на смартфон и загрузить изображение в чат, — объяснила Ляман Шамилова. — Через несколько секунд бот выдаст результат и предложит дальнейшие действия в виде очного обращения к врачу либо дистанционного контроля за новообразованием. С помощью бота пользователь также сможет подобрать ближайшие профильные клиники с учетом своей геолокации и записаться к врачу для консультации».
Как уточняют разработчики, среди конкурентных преимуществ бота — качественный и быстрый анализ, подробная и понятная пошаговая инструкция для самопроверки кожных образований, возможность задать вопрос и получить ответ с помощью нейронной сети. По мнению разработчиков, использование крупнейших баз данных дерматоскопических снимков повысит точность определения злокачественных новообразований по сравнению с существующими аналогами. Также пользователю не нужно скачивать на смартфон сторонние приложения. Бот также дает возможность сохранять снимки с возможностью анкетирования образований и получать информацию об уходовых и профилактических средствах для кожи. В частности — о солнцезащитных средствах, представленных на маркетплейсах.
Сейчас команда продолжает работать над обучением модели и дорабатывает интерфейс чат-бота. Разработчики планируют усовершенствовать его функционал и добавить функцию распознавания по фото кожных высыпаний любого характера и предварительной постановки диагноза, добавили в пресс-службе университета.
