Система действует по принципу сопоставления и выявления связей между изображением объекта диагностирования и дерматологических данных пациента, включающих возраст, пол, место новообразования на теле, передает newstracker.ru.
Кандидат физико-математических наук, доцент, завкафедрой математического моделирования СКФУ Павел Ляхов заявил, что применение нейросетевого метода позволит увеличить точность диагностирования до 10 категорий пигментных поражений кожи.
В этом списке присутствуют такие заболевания, как дерматофиброма, невус, солнечное лентиго, разные виды кератоза, а также меланома и другие типы рака кожи. Самая высокая точность распознавания новообразований достигла 83,6%, что существенно повышает эффективность работу врачей-дерматологов.
Ректор СКФУ Дмитрий Беспалов считает, что созданная технология поможет максимально снизить вероятность врачебной ошибки. Он выразил уверенность в том, что новый метод найдет широкое применение в медицине.
Также планируется разработать мобильное приложение на базе этой технологии, чтобы любой человек может ежедневно проверять свое здоровье и принимать меры в случае необходимости. Кроме того, ученые задумались над применением технологии в других областях медицины.