Комментирует врач-дерматовенеролог Александра Шубина, один из научных руководителей проекта: «Мы создали с ребятами инструмент для диагностики злокачественных опухолей кожи, которым могут пользоваться врачи-терапевты. Приложение можно использовать при диспансеризации, во время медосмотров — в ситуациях, когда у врача нет опыта в определении заболевания и нет специальных инструментов».
Участники проекта изучили основы дерматологии, патологии кожи, методы осмотра и профилактики. Юные исследователи работали с факторами риска, характерными для пациентов именно Урало-Сибирского региона. Помогла база примерно из 4000 фотографий (предоставило Международное общество дерматоскопии) и истории болезни. На основе собранной информации школьники самостоятельно создали архитектуру нейронной сети и успешно провели работу по ее обучению.
«Мы показываем сети фотографии кожи с признаками заболевания и снимки здоровой кожи. 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. А те, у кого проблем нет, будут отсеиваться еще на этапе визита к терапевту, что сэкономит время врачей-дерматологов и онкологов», — делится участник проекта Арсений Семенов.
Комментирует врач-дерматовенеролог Александра Шубина, один из научных руководителей проекта: «Мы создали с ребятами инструмент для диагностики злокачественных опухолей кожи, которым могут пользоваться врачи-терапевты. Приложение можно использовать при диспансеризации, во время медосмотров — в ситуациях, когда у врача нет опыта в определении заболевания и нет специальных инструментов».
Участники проекта изучили основы дерматологии, патологии кожи, методы осмотра и профилактики. Юные исследователи работали с факторами риска, характерными для пациентов именно Урало-Сибирского региона. Помогла база примерно из 4000 фотографий (предоставило Международное общество дерматоскопии) и истории болезни. На основе собранной информации школьники самостоятельно создали архитектуру нейронной сети и успешно провели работу по ее обучению.
«Мы показываем сети фотографии кожи с признаками заболевания и снимки здоровой кожи. 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. А те, у кого проблем нет, будут отсеиваться еще на этапе визита к терапевту, что сэкономит время врачей-дерматологов и онкологов», — делится участник проекта Арсений Семенов.
