Челябинские ученые научили искусственный интеллект выявлять псориаз
Машинный диагноз в разы сократит вероятность ошибки при сравнении с внешне похожими кожными заболеваниями.
Команда исследователей кафедры системного программирования ЮУрГУ под руководством кандидата технических наук Михаила Сухова поставили перед собой амбициозную цель — создать компьютерную программу, которая позволит определить псориаз даже на ранних стадиях болезни. Его очень трудно вовремя диагностировать из-за схожести с другими заболеваниями. Для этого приходится проводить комплексное обследование пациента. Причем только опытный дерматолог может поставить верный диагноз и назначить лечение. Если же врач ошибется, есть угроза обострения болезни, поражения внутренних органов.
«Псориаз — одно из самых распространенных хронических кожных заболеваний, которое поражает от 1 до 5 % населения разных стран мира. А наш метод позволяет сразу же выявлять его по фотографии с помощью нейросетевого анализа, — говорит научный руководитель проекта доцент Михаил Сухов. — Это намного сократит вероятность ошибки дерматологов в определении этой опасной болезни. В современной науке и медицине тема применения нейронных сетей для определения заболевания очень популярна. Такие системы имеют ряд преимуществ перед врачом-экспертом».
По мнению ученого, искусственный интеллект объективен, выдает наиболее оптимальное, выверенное решение, основанное на огромной базе знаний, которую навсегда сохраняет в электронной памяти. Другой плюс в том, что «машинный» подход полностью исключает человеческий фактор, когда знания даже опытного врача со временем могут забываться.
Как сообщили разработчики, данные для машинного обучения и тестирования нейронной сети собирали вручную с сайта-атласа DermLine, предназначенного для врачей и студентов медицинских вузов. Искусственный интеллект обучали способом виртуального «общения с учителем», в роли которого выступил сам учебный алгоритм. «Уроки» проходили на основе обучающей выборки, набора данных из изображений двух видов: с псориазом и без. В нейронную сеть подавали предварительно обработанное изображение, она его изучала, сравнивала с другими. В итоге машина научилась с высокой точностью выдавать результаты классификации, подсказывать верный диагноз.
«В программной части нашей «умной» системы использовался высокоуровневый язык программирования Python 3.6.9, — поясняет один из авторов ноу-хау Венера Мустафина. — Работу выполняли в среде Google Colaboratory, это облачная платформа для машинного обучения с бесплатным доступом к тензорным процессорам. В итоге нам удалось создать приложение, способное выявлять даже первичные признаки псориаза».
Ученые планируют продолжать исследования, улучшать качество постановки «машинного» диагноза. При этом и база данных о псориазе будет постоянно пополняться, повышая точность классификации изображений. По прогнозам, это в разы сократит вероятность ошибки при сравнении с внешне похожими кожными заболеваниями. По мнению медиков, виртуальный взгляд на «картинку» болезни позволит выявлять даже самые неприметные, латентные симптомы.
Поделиться