Исследование эффективности программ автоматизированной диагностики меланомы кожи с применением технологий искусственного интеллекта

Сергеев В.Ю.; Сергеев Ю.Ю.; Тамразова О.Б.; Никитаев В.Г.; Проничев А.Н.; Сергеева М.А.

Исследование эффективности программ автоматизированной диагностики меланомы кожи с применением технологий искусственного интеллекта

Сергеев В.Ю., Сергеев Ю.Ю., Тамразова О.Б., Никитаев В.Г., Проничев А.Н., Сергеева М.А.

Дата публикации в реестре: 2022-10-06T17:45:44Z

Аннотация:

АКТУАЛЬНОСТЬ. Исследование продолжает ряд публикаций, посвящённых эффективности машинного распознавания дерматоскопических изображений меланомы кожи. В некоторых работах отечественных и зарубежных авторов сообщается о достижении высокой чувствительности и специфичности автоматизированной диагностики опухолей кожи. Существенные различия публикуемых данных могут быть результатом как применения разных алгоритмов, так и использования разных групп новообразований кожи для расчёта показателей точности. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. Сравнивали точность диагностики меланомы кожи двумя автоматизированными системами искусственного интеллекта. РЕЗУЛЬТАТЫ. Алгоритм на основе свёрточной нейронной сети улучшил общую точность диагностики на 7% по сравнению с алгоритмом без глубокого обучения, при этом показатель точности составил 78%. Предоставлен исходный набор из 100 использованных дерматоскопических изображений для самостоятельной оценки применимости полученных данных при знакомстве с имеющимися системами искусственного интеллекта. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Обозначены главные недостатки и возможные пути совершенствования автоматизированной диагностики опухолей кожи на основе цифровой дерматоскопии.

Ключевые слова:
artificial intelligence, malignant melanoma, dermatoscopy, neural network automated diagnosis, искусственный интеллект, меланома кожи, дерматоскопия, нейронная сеть, автоматизированная диагностика

Тип: Article

Права: open access

Источник: Российский журнал кожных и венерических болезней