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%.
Источник: http://www.robo-geek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/opredelit-melanomu-kozhi-na-rannei-stadii