ИА "Ореанда-Новости" Учащиеся кафедры информационных технологий Первого медицинского университета имени И. М. Сеченова разработали уникального чат-бота для Telegram, который способен идентифицировать предположительный тип кожного новообразования по фотографии. Этот инновационный помощник для диагностики рака кожи также предоставляет данные о специализированных медицинских центрах, где можно получить профессиональную помощь. Информация об этом появилась в издании «Газета.Ru» по материалам Сеченовского университета.

Руководитель проекта Ляман Шамилова рассказала, чтобы узнать, каким может быть характер образования, достаточно сфотографировать его на смартфоне и отправить изображение в чат. В течение нескольких секунд бот предоставит прогноз и предложит следующие шаги: либо личное посещение врача, либо наблюдение за изменениями удалённо. Бот также поможет найти ближайшие специализированные медицинские центры, исходя из местоположения пользователя, и организовать записи к специалисту.

Среди ключевых достоинств чат-бота выделяются его высокая скорость и точность анализа, простой и четко структурированный процесс самодиагностики кожных поражений, возможность задать вопрос и получить ответ с использованием искусственного интеллекта, поиск медицинских учреждений в зависимости от местоположения и подбор солнцезащитных средств, а также изучение правил ухода за кожей и родинками.

Искусственный интеллект, интегрированный в чат-бота, позволяет осуществлять первичный анализ кожных поражений. Он способен отличать пигментные от беспигментных изменений, а также отличить безопасные от тех, что угрожают стать злокачественными. В процессе обучения искусственного интеллекта использовалась обширная коллекция дерматоскопических изображений, насчитывающая более 10 тысяч фотографий разнообразных кожных недугов, включая меланомы, невусы, папилломы, кератомы и прочие.

На данный момент команда разработчиков занимается улучшением алгоритмов модели и оптимизацией интерфейса чат-бота. В будущем планируется расширение его возможностей, в частности, добавление функции распознавания кожных высыпаний и даже предварительного диагностирования.