Исследователи подготовили два специализированных датасета: «Цифровой двойник болезни волос» и «Регистр морфофункциональных признаков кожи лица». В основе этих массивов данных — результаты ручной разметки более десяти тысяч снимков пациентов. Врачи детально обозначили на фотографиях зоны с различными патологиями, чтобы нейросеть могла обучаться на наглядных примерах. Для каждого заболевания было отобрано множество изображений, демонстрирующих его признаки: от изменения цвета эпидермиса и шелушения до сосудистых изменений и типов высыпаний.
Как пояснила директор клиники, член-корреспондент РАН Ольга Олисова, созданные наборы данных направлены на повышение точности диагностики. Благодаря им системы искусственного интеллекта смогут дифференцировать болезни со схожими симптомами. Например, такие проявления, как папулы или бугорки на коже, могут указывать на широкий спектр заболеваний — от акне до саркоидоза. Последний представляет особую опасность, так как поражает не только кожные покровы, но и лимфатические узлы с легкими. Профессор Олисова отметила, что опытный дерматолог, безусловно, справится с постановкой диагноза, однако новые технологии станут ценным инструментом для терапевтов, врачей общей практики и молодых специалистов, особенно в регионах с нехваткой узкопрофильных докторов.
Доцент кафедры кожных и венерических болезней имени В.А. Рахманова, врач-дерматовенеролог Екатерина Грекова привела пример уже действующей разработки.
Новые датасеты уже нашли практическое применение. Их приобрели профильные организации, включая Государственный научный центр дерматовенерологии и косметологии. Специалисты этих учреждений будут использовать размеченные изображения для обучения нейросетей, предназначенных для диагностики и подбора схем лечения.
Ранее в России представили программу для прогнозирования возрастного облысения.
