Инновационная система диагностики опухолей кожи с использованием ИИ
В новом диагностическом подходе, разработанном учеными Саратовского медицинского университета, сочетается высокий уровень точности определения опухолей кожи с прогрессивными подходами машинного обучения и искусственного интеллекта. Эта новаторская методика открывает перспективы для эффективного лечения и оперативной диагностики.
Специалисты Саратовского государственного медицинского университета внедрили передовой метод диагностики злокачественных новообразований кожи, который основан на применении неинвазивных исследований. Этот метод включает комплексную обработку данных с помощью алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте, что обеспечивает высокую степень точности в определении стадии разрастания раковых клеток и подборе соответствующего метода лечения. Данные исследования опубликованы в авторитетном научном журнале «Diagnostics».
Базалиома, широко известная как базальноклеточный рак кожи, является одним из самых частых видов кожных опухолей на планете. Диагностика данного заболевания требует высокой точности, поскольку подходы к лечению могут существенно отличаться в зависимости от стадии и типа опухоли. К числу причин, способствующих развитию базалиомы, относятся генетические факторы, незначительное содержание меланина и ультрафиолетовое излучение, которому человек подвергается на протяжении жизни. Прогнозы говорят о возможном увеличении случаев данного диагноза в ближайшем будущем.
Научная группа СГМУ во главе с Сергеем Капраловым разработала комплексный подход, который включает анализ результатов дерматоскопии, ультразвукового исследования, оптической когерентной томографии и спектроскопии диффузного отражения как опухолевых, так и здоровых участков кожи. Интеграция данных методов с машинным обучением позволяет не только точно идентифицировать тип опухоли, но и определить оптимальный вариант лечения, будь то хирургическое вмешательство или консервативные методы, например, фотодинамическая терапия или близкофокусная рентгенотерапия.
Дальнейшая цель ученых – разработать алгоритм, который будет способствовать выбору оптимального лечения для предотвращения рецидивов заболевания и его интеграции в клиническую практику. Поддержка Министерства образования и науки РФ и гранта РФФИ обеспечивают необходимые условия для продолжения важных исследований в этой области медицины.
