Диагностика. Лечение. Вакцинация.
Поликлиника онлайн
Интерпретация анализов
Медицинские специалисты
Обслуживание по ОМС онлайн
Условия. Запись онлайн.
Статистика и аналитика
Минздрав. Роспотребнадзор. Фонд ОМС
Блог главного редактора
Дополнительное мед. образование
Интересные сайты наших партнеров
Конкурс про Врача и для Врача
Дайджест 2020 года
Доклады из области медицины
Индекс курильщика. Индекс массы тела. Калории.
Утомляемость. Внимательность. Оптимизм.
Оценка остроты слуха on-line
Тест остроты зрения, астигматизма. Амслера.
Справочник медтерминов / А-Я
Справочник лекарств / А-Я
Справочник заболеваний
Вопросы. Отзывы. Ответы.
Станьте спонсором или рекламодателем
Интересные проекты и предложения
Развернутый каталог сайта
Банковские реквизиты. Телефоны.
Газета: здравоохранение в регионах

СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ: студенты Цифровой кафедры разработали ИИ-чат-бота в Telegram — теперь любой пользователь может самостоятельно провести скрининг новообразований кожи

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...
Фото: www.sechenov.ru
Фото: www.sechenov.ru

Студенты Цифровой кафедры Первого МГМУ имени И.М. Сеченова создали новое цифровое решение на основе искусственного интеллекта для первичного скрининга кожных опухолей. С помощью разработанного чат-бота любой пользователь Telegram сможет по фото, снятому на смартфон, получить информацию о предположительном виде образования и ближайших профильных медучреждениях, куда можно обратиться за консультацией. Для обучения нейросетей разработчики использовали крупнейшую базу данных дерматоскопических снимков, сообщает пресс-служба Сеченовского Университета.

Разработанный на платформе Telegram чат-бот написан на языке Python и использует для первичной диагностики кожных образований технологии искусственного интеллекта, рассказала руководитель проекта, студентка Цифровой кафедры Сеченовского Университета Ляман Шамилова.

По ее словам, бот дифференцирует пигментные образования от беспигментных, а доброкачественные образования от имеющих высокий риск озлокачествления. Помимо этого, он выдает рекомендации пользователю о дальнейших действиях по обследованию и лечению.

Для обучения модели команда использовала крупнейшую базу данных дерматоскопических снимков HAM 10000 (Human Against Machine with 10000 training images). Она включает в себя более 10 тысяч изображений различных типов кожных образований, включая меланому, невусы, папилломы, кератомы и другие. Помимо HAM 10000, разработчики также применили для обучения алгоритмов дерматоскопические и обзорные снимки, предоставленные врачами-дерматологами.

«Чтобы получить вердикт о предположительном характере образования, нужно сделать фото на смартфон и загрузить изображение в чат, – объяснила Ляман Шамилова. – Через несколько секунд бот выдаст результат и предложит дальнейшие действия в виде очного обращения к врачу либо дистанционного контроля за новообразованием. С помощью бота пользователь также сможет подобрать ближайшие профильные клиники с учетом своей геолокации и записаться к врачу для консультации».

Среди конкурентных преимуществ бота – качественный и быстрый анализ, подробная и понятная пошаговая инструкция для самопроверки кожных образований, возможность задать вопрос и получить ответ с помощью нейронной сети.

По мнению разработчиков, использование крупнейших баз данных дерматоскопических снимков повысит точность определения злокачественных новообразований по сравнению с существующими аналогами. Плюс разработки и в том, что пользователю не нужно скачивать на смартфон сторонние приложения.

Бот также сохраняет снимки с возможностью анкетирования образований и получения информации об уходовых и профилактических средствах для кожи. В частности – о солнцезащитных средствах, представленных на маркетплейсах.

Сейчас команда продолжает работать над обучением модели и дорабатывает интерфейс чат-бота. В дальнейшем разработчики планируют усовершенствовать его функционал и добавить возможность распознавания по фото кожных высыпаний любого характера и предварительной постановки диагноза.

 

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:

СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ: вылечить шею, воздействуя на мозг — ученые нашли новый способ помочь пациентам с заболеванием, при котором мышцы перестают «слушаться»



Оставить комментарий

Специалисты готовы помочь (12):

Аксиненко Светлана Геннадьевна
Аксиненко Светлана Геннадьевна (Томск)
Аманова Асель Мырзакимовна
Аманова Асель Мырзакимовна (Томск)
Архипов Александр Михайлович
Архипов Александр Михайлович (Томск)
клиническая лабораторная диагностика
Вострикова Екатерина Константиновна
Вострикова Екатерина Константиновна (Томск)
Киреева Галина Константиновна
Киреева Галина Константиновна (Томск)
Максимкина Ирина Александровна
Максимкина Ирина Александровна (Томск)
Нечаева Светлана Александровна
Нечаева Светлана Александровна (Геленджик)
Нордуп-оол Анюта Александровна
Нордуп-оол Анюта Александровна (Кызыл)
Врач-детский онколог
Врач-онколог
Татаринова Лидия Евгеньевна (Томск)
Шиканкова Мария Сергеевна
Шиканкова Мария Сергеевна (Томск)

ПОПУЛЯРНЫЕ СТАТЬИ

Мы используем cookie-файлы для наилучшего представления нашего сайта. Продолжая использовать этот сайт, вы соглашаетесь с использованием cookie-файлов и пользовательским соглашением.
Принять
Политика конфиденциальности