Стандартный осмотр является основной частью работы дерматолога и занимает много времени. Автоматизация этого процесса с помощью искусственного интеллекта поможет сократить время исследования и снизить нагрузку на врача. Кроме того, в работе дерматолога приходится изучать большое количество пигментных новообразований с неоднозначными морфологическими признаками. Используемые диагностические критерии в таком случае не могут дать результат в виде конкретного заболевания. В такой ситуации искусственный интеллект может помочь в принятии решения и повысить эффективность диагностики.

Цель: разработать и внедрить программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, которое интегрирует и анализирует данные из нескольких источников (учет клинико-лабораторных данных, фотографий, иммуногистохимического анализа) для повышения точности, скорости и доступности ранней диагностики новообразований кожи.

Задачами проекта являются:

1. Сбор и объединение различных типов данных (дерматоскопических и микроскопических изображений, лабораторных анализов).

2. Разработка модели, способной анализировать различные типы данных.

3. Обучение и тестирование модели на клинических данных.

4. Создание интерфейса для визуализации результатов и взаимодействия с системой.

5. Интеграция системы в медицинскую информационную систему.

На страницу проекта