Значение ранней диагностики меланомы является ключевым фактором повышения выживаемости пациентов. Профилактика и раннее выявление меланомы привели к прогрессу в диагностике рака кожи, в том числе за счет развития технологий в области искусственного интеллекта (ИИ). Оценка возможностей и ограничений ИИ в дерматологии имеет первостепенное значение для его будущего развития и клинического применения. ИИ, реализованный в формате чат-бота, может помочь в ранней диагностике меланомы и имеет особую ценность на стыке между первичной и вторичной медицинской помощью. Новая технология представляет собой прекрасную возможность для врачей в игровой форме получить навыки диагностики меланомы, реализуя возможности этого нового диагностического инструмента и способствуя его безопасному и этичному внедрению в систему здравоохранения. В рамках развития данного решения планируется реализация возможности расширения учебного набора данных для проверки навыков врачей-дерматологов распознавать меланому по дермоскопическим изображениям. Помимо этого, запланирован функционал по добавлению неклассифицированных изображений для их последующей классификации пользователями системы, получившими наилучшие результаты в статистике верных ответов. Внесение новых изображений врачами позволит продолжить обучение алгоритма ИИ для повышения качества машинного определения заболевания на основе загруженного изображения.
The importance of melanoma early diagnostics is a key factor in improving patient survival. Prevention and early detection of melanoma have led to progress in skin cancer diagnostics, including the technologies development in the sphere of artificial intelligence (AI). Assessment of possibilities and limitations of AI in dermatology has a prime importance for its future development and practical application. AI, realized as a chat-bot format, can help in melanoma early diagnostics and has a special value at the interface between primary and secondary health care. The new technology is an excellent opportunity for doctors to learn melanoma diagnostics in a playful way, realizing the capabilities of this new diagnostic tool and promoting its safe and ethical integration into the health system. As a part of this solution development, it’s planned to expand the educational data set to check the dermatologists’ skills of melanoma identification by dermatoscopic images. In addition, it’s planned to add unclassified images to classify them in future by system users, who received the best results in statistics of proper answers. The introduction of new images by doctors will allow to continue the learning of AI algorithm to improve disease’s machine detection based on uploaded image.