Ученые из Университета Ахмаду Белло разработали модель искусственного интеллекта (ИИ), которая значительно улучшает диагностику рака кожи. В своем исследовании, опубликованном в журнале Data Science and Management, команда показала, что их модель достигла точности 94,49% при классификации кожных повреждений.
Используя передовые технологии машинного обучения, исследователи разработали модель, способную классифицировать кожные поражения на семь категорий, включая такие виды рака, как меланома и базальноклеточная карцинома, а также доброкачественные кератозы. Модель была обучена на огромном наборе данных HAM10000, который включает более 10 000 дермоскопических изображений.
Ключевым новшеством работы стало использование техники расширения набора данных (TTA), что позволяет значительно повысить точность диагностики. Этот метод улучшает способность модели обрабатывать различные варианты кожных поражений, что способствует более точному выявлению заболеваний.
Разработанный алгоритм сочетает в себе несколько моделей, что делает его более эффективным по сравнению с существующими методами. По словам ученых, внедрение глубокого обучения в дерматологию — это не просто шаг вперед, а настоящая необходимость.
