Повечето бенки на дадено лице изглеждат сходно, а тези, които

Повечето бенки на обещано лице наподобяват сходно, а тези, които не наподобяват – по този начин наречените „ грозни патенца “ – могат да бъдат разпознати като сигнален знак за меланом
(илюстрация: Wyss Institute at Harvard University)

Изкуственият разсъдък и смарт телефоните стартират да се съчетават по способи, които биха могли да окажат надълбоко влияние върху метода, по който следим здравето си. Едно ново „ попадение “ в тази област е потреблението на технологията за разкриване на меланом в ранните му стадии.

Разработена от учените от Харвард и Масачузетския софтуерен институт, технологията дава обещание ново равнище на точност, като се употребява способ, постоянно прилаган от кожните лекари и прочут като „ грозното патенце “, излиза наяве от обява в.

Използването на смарт телефони за разкриване на рак на кожата е концепция, която учените изследват повече от десетилетие. Още през 2011 година имаше, което използваше камерата на устройството и програмен продукт за различаване на типови облици, с цел да оцени риска при необикновени бенки и лунички.
още по тематиката
Новата система на MIT и Харвард употребява също по този начин логаритми за задълбочено образование, с цел да разпознава, само че с някои основни разлики. Алгоритмите, основани за автоматизирано разкриване на рак на кожата, до момента биваха обучавани да проучват обособени кожни лезии за странни характерности, които биха могли да бъдат показателни за меланома, и са са малко по-различен от метода на деяние на кожните лекари.

За да реши по-добре кои бенки могат да бъдат ракови, в този момент системата разчита на критериите за „ грозното патенце “: теза, съгласно която множеството бенки на обещано лице наподобяват сходно, а тези, които не наподобяват, по този начин наречените „ грозни патенца “, могат да бъдат разпознати като.

Изследователите споделят, че системата е първата по рода си, която възпроизвежда този развой. Те са почнали с построяването на база данни от над 33 000 широкоъгълни изображения, съдържащи освен фрагменти с кожата на пациента, само че и други обекти.

В тези изображения е имало и подозрителни, и не-подозрителни петна. Те са били обозначени от трима специалисти-дерматолози. Алгоритъмът е подготвен с тази база данни и след известно време е модернизиран и тестван. В последна сметка се е „ научил “ да разграничава рисковите петна от доброкачествените.