{"id":2175,"url":"\/distributions\/2175\/click?bit=1&hash=803b6e1bcbd9dfc4ba9456fda887a878c80d24df8d3a575913b14876e18923a5","title":"TJ \u0437\u0430\u043a\u0440\u043e\u0435\u0442\u0441\u044f 10 \u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u044f \u2014\u00a0\u043f\u0440\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043d\u0441 \u0441 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044f\u043c\u0438","buttonText":"\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"d1d355d8-93a3-5140-aeae-14b03046b760","isPaidAndBannersEnabled":false}
Технологии
Roman Davidov

Программисты из Новосибирска написали и обучили нейросеть распознаванию меланомы по фото. Эффективность — более 70%

Привет! Мы команда разработчиков из славного Академгородка города Новосибирска. Вообще-то мы занимаемся созданием мобильных приложений, back, front, — всё такое. Но сегодня речь пойдёт не об этом.

На одном из брифов очного акселератора «А:Старт», проходившего у нас в Новосибирске, мы с моим другом и коллегой Евгением Царевым слушали питчи местных ребят-инноваторов.

Они рассказывали о каталогизации и тегировании изображений. Тут-то и родилась идея попробовать обучить нейросеть распознаванию меланомы по фото и появилось приложение CheckMelanoma.

Мы давно хотели начать исследования в области машинного зрения и нейросетей, потому что практически все наши разработчики этим «болеют» и им это интересно. Мы с партнёрами подумали, что пора исследовать рынок, посмотреть, какие существуют технические возможности.

Пришли к следующему: для того чтобы написать хорошую нейронную программу, нужно большое количество фотографий, то есть необходимо создать некий датасет, на котором нейронная сеть будет обучаться распознаванию заболеваний.

Этапы становления программиста

Сейчас программа уже стабильно работает, даёт первые результаты. Мы даже посчитали статистику: порядка 65–70% верных «диагнозов». Сейчас наша задача — найти больше фотографий, чтобы составить ещё больший датасет, возможно, даже самый большой в мире.

Пока больше всего сделали, кажется, в США, там было 110 тысяч фотографий, но у нас стоит задача собрать 200 тысяч изображений кожных заболеваний, на основе которых мы сможем обучить нашу нейросеть. Сейчас можно проводить исследование на рак кожи и на пневмонию.

Системы такого рода очень требовательны к качеству фотографий. И если с рентгеновскими снимками проблем почти нет, то провести исследование на меланому бывает сложно, так как на фото не должно присутствовать ничего кроме кожи и самого новообразования.

Мы рекомендуем фотографировать новообразования на коже с расстояния 15 см, чётко фокусируясь на них. Если не получается, лучше всего сделать фото, а потом обрезать его, удалив всё лишнее с кадра.

Мы также хотели бы, помимо физических лиц, врачей и частных клиник, работать с госучреждениями. Если государство пойдёт нам навстречу и даст доступ к данным по кожным заболеваниям, рентгеновским снимкам (конечно, с гарантией конфиденциальности), мы будем обучать нейросеть ещё эффективнее и развивать это направление вместе.

Совместная работа позволит нам гарантировать полностью бесплатный доступ к нашим программам государственным российским учреждениям в будущем.

Для нас заработок на этом приложении — не первоцель. Я недавно задумался о том, что жить мне осталось примерно от полутора до двух тысяч недель, и хочется оставить после себя что-то хорошее, как-то помочь людям. Это не просто пафосные речи, а реальное желание.

Просто делать бизнес и получать деньги — это круто, но делать что-то полезное и хорошее для людей — это ещё круче. Это же здорово, когда ты сможешь помочь хотя бы десяти людям не умереть в молодости от самого страшного вида рака (а меланома — это самый опасный вид онкологии).

Мы не думали о том, чтобы заменить своей разработкой врачей, и не призываем людей только к самодиагностике, мы предлагаем создать систему, которая будет помогать и пациентам, и врачам быстрее выявить проблему и быстрее начать над ней работать.

Почти каждый человек ежегодно проходит флюорографию, по крайней мере должен, и если наша система, при должном уровне обучения, будет внедряться на государственном или региональном уровнях и все снимки, которые делаются пациентам в клиниках, будут прогоняться через такую систему, мы сможем увеличить количество раннего обнаружения рака легких.

Меланома — это то, с чего мы начали и на чём решили протестировать свою систему, но, поговорив с врачами, поняли, что интересуют больше рентгены, КТ и так далее

Наши планы на ближайший год: усовершенствовать систему, научив её распознавать рак кожи, рак легких и рак молочных желез с точностью до 80–85%. В ближайшем будущем необходимо допилить iOS-приложение.

Ну а пока, для удобства использования, уже есть мобильное приложение на Android, с помощью которого проводить исследования на предмет меланомы проще. Вы можете зарегистрироваться или авторизоваться в приложении и получить предварительный результат. Найти приложение можно в Google Play по запросу «Check melanoma».

Интерфейс мобильного приложения CheckMelanoma

Помните, что система является информационной и для постановки диагноза вам следует обратится к врачу. Так же необходимо помнить о том, что система чувствительна к качеству фото. Если система показала, что у вас большой процент вероятности меланомы, не спешите падать в обморок. Но подумайте о том, чтобы обратится к врачу.

0
52 комментария
Написать комментарий...
Рог Кирилл

Стандартная шутка про vc.ru
А так есть все же вопросы про смысл этой работы. Просто ставить диагноз или проводить дифф. диагностику? Какие результаты сейчас показывает обычная диагностика? Какова конечная цель разработки?

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

На данном этапе мы можем только сказать хот-дог или не хот-дог.
Планы следующие:
1. Увеличить % истинно положительных результатов и уменьшить % ложно отрицательных.
2. Прикрутить систему дифф. диагностики и описания для рентгенологов(это их рутина)
3. Расширить кол-во исследуемых заболеваний.

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Jack

HTTPS и верстка для страницы логина, пароля могла бы быть хотя бы распознаваема браузерами для сохранения пароля и прочего. Про функционал не скажу ничего. Но без базовой безопасности вам страшно доверять.
И, блять, пароль по почте?! Вы ебанулись. Даже Озон уже так не делает.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

оу)) А как надо?

Ответить
Развернуть ветку
8 комментариев
kexitt

Круто
Дело делают

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Джонни Голубь

Какое-то время варился в этой теме, поэтому:
Про Vision Derma знаете? Насколько я помню несколько лет назад у них в планах была подобная автоматизация определения меланом, не знаю продолжили ли они работать в этом направлении.
Есть такая книга «Дерматовенерология. Наблюдения в фотографиях» под авторством Гольцова. У него должна быть большая цифровая база фото разлияных кожных заболеваний. Прада, зная его, он вряд ли ей поделится просто так, но спросить, думаю, не повредит

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Спасибо за наводку)

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Morgan

Как по мне в таких приложениях нет большого смысла, ибо можно просто посмотреть на родинку и оценить ее по схеме ABCD (asymmetry, borders, color, diameter). Не думаю что приложение делает что-то сверх этого.

Ответить
Развернуть ветку
Stan Majors

Удачи им уехать за бугор

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Спасибо)

Ответить
Развернуть ветку
испанский смех

сделайте статью когда на иос запилите

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

На самом деле уже запилили, но у Apple много в нам вопросов. Поэтому еще не опубликовали апп. Но мы можем добавить вас в тестировщики)

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Кто же, простите, будет делать фото простаты пациента?))

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Женечка

Полнота 70%, ок, а какая точность? Интересно ещё как хорошо с задачей врачи справляются

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Врачи справляются с задачей пока чуть лучше, чем наше приложение. 82% против 76%

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

То оно точно не меланома. И система определит как низкий уровень вероятности.

Ответить
Развернуть ветку
VΛΔZIM

В прошлом году уже был такой бот в телеге

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Ага, был. И он не работал)

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Вадимка

и сколько мне жить осталось?

Ответить
Развернуть ветку
Вадимка

пофоткал я 4 родинки, 80, 69, 54%, что оно злокачественное. штош, пора к врачу?

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Roman Davidov
Автор

Тут вопрос - а какая именно была фотка? Если продемонстрируете, я скажу сколько жить осталось.

Ответить
Развернуть ветку
5 комментариев
Ilya Korotkov

Мне письмо для подтверждения учётки не пришло после регистрации(

Ответить
Развернуть ветку
Кодзим Дедстрендыч

Присмотритесь ещё к теме зрения Рака-богомола роскошного. Это существо способно видеть не только меланому из-за интересных особенностей своего зрительного аппарата. Кароч, бионика. Проблема распознавания таких внешних проявлений болезни кроется не только в недостатке опыта у вашей системы, но и просто в том, что камеры и дисплеи людских устройств адаптированы только к человеческому трихроматному восприятию без боковой поляризации итд.

И вообще: успехов в этом светлом начинании. Когда слышу:

Просто делать бизнес и получать деньги — это круто, но делать что-то полезное и хорошее для людей — это ещё круче

Вера в человечество возрождается.

Ответить
Развернуть ветку
Roman Davidov
Автор

Если это не сарказм, то спасибо. Если сарказм, то напишу ка я нейросеть по распознанию сарказма)

Ответить
Развернуть ветку
1 комментарий
Ded Pihto

Очень вредная программа так как с большим процентом ложно отрицательных диагнозов успокаивает больных и они не идут к врачу не делают анализов и умирают. Надеюсь вы разоритесь к хуям с такой ублюдошной бизнес идеей

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 52 комментария
null