Умные кольца и фитнес-браслеты рвут танцпол носимых устройств Умные кольца и фитнес-браслеты рвут танцпол носимых устройств Японские машины становятся китайскими Японские машины становятся китайскими Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Бен Аффлек заработал 587 миллионов долларов на ИИ Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела) Google научила ИИ следить за организмом (и понимать сигналы тела)

Определить меланому кожи на ранней стадии можно будет с помощью мобильного приложения

🇷🇺 2 мин

Оперативно и точно определять злокачественные опухоли кожи предложили участники Уральской проектной смены в образовательном центре «Сириус». Специальное мобильное приложение для решения таких задач, работающее с использованием нейронных сетей, вошло в пятерку лучших разработок смены.

«Мы разработали с ребятами инструмент для ранней диагностики меланомы кожи, которым могут пользоваться врачи-терапевты, неспециалисты в области дерматоонкологии, — говорит один из научных руководителей проекта врач-дерматовенеролог Александра Шубина. — Его можно использовать при диспансеризации, во время медицинских осмотров в ситуациях, когда у врача нет опыта в определении заболевания и под рукой нет специальных инструментов, которые есть у дерматологов и онкологов. Такое приложение будет способствовать увеличению доли качественной ранней диагностики и, как следствие, снижению смертности».

Участники проекта в коде смены изучили основы дерматологии, патологии кожи, методы ее осмотра и профилактики. Большое внимание было уделено поиску информации в электронных базах, анализу статей, классификации и группировке данных. Ребята разрабатывали проект по двум направлениям — составляли тест-опросник по выявлению групп рисков пациентов и разрабатывали уникальное web-приложение для анализафотографий 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, — рассказывает Александра Шубина. — Ребята выявляли факторы риска, которые есть у пациентов нашего региона — изучили около 4 000 фотографий, которые были предоставлены Международным обществом д ерматоскопии, обработали истории болезней, выявляли особенности, которые встречаются только на Урале».

Школьники Уральской проектной смены самостоятельно создали архитектуру нейронной сети и успешно провели работу по ее обучению. По словам учащегося губернаторского многопрофильного лицея Оренбурга Арсения Семенова, использование нейросетей является основополагающим фактором успеха данного проекта.

«Мы показываем такой сети фотографии кожи с признаками заболевания и фотографии здоровой кожи, — отмечает Арсений. — Система запоминает общие шаблоны и при оценке изображений выносит вердикт. Чем лучше будет качество распознавания образований, тем быстрее люди смогут попасть к специалистам и своевременно начать лечение. Также будет сэкономлено немало времени врачей-дерматологов и онкологов, так как подобное приложение поможет многим людям быстро пройти диагностику у терапевта и убедиться, что проблем нет».

В последние годы отмечается рост заболеваемости злокачественными опухолями кожи. В структуре смертности от онкологических заболеваний опухоли кожи занимают 12% (38 000 человек) в год. Эксперты уверены, что данная тенденция является результатом неосведомленности населения о данных заболеваниях, низкой онконастороженностью населения. Население зачастую обращается сразу к онкологу на поздних стадиях, когда пятилетняя выживаемость таких пациентов достигает 18%.

Напомним, в Уральской проектной смене в Сочи участвовало 97 талантливых школьников 8–10-х классов Урало-Сибирского региона. Событие было организовано Уральским федеральным университетом при поддержке правительства Свердловской области.