Отчет Skinive о точности «ДИНАМИКА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ И СПЕЦИФИЧНОСТИ НЕЙРОСЕТИ НА ФОНЕ МОДЕРНИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ РАСПОЗНАВАНИЯ КОЖНОЙ ПАТОЛОГИИ» официально опубликован в журнале «Медицина и фармокология«.
Нейронная сеть Skinive использует алгоритм машинного обучения для расчета рейтинга риска кожных патологий. Для этого исследования мы использовали версии Skinive 2020 и 2021, обученные на 64 000 и 115 000 изображений соответственно. Для оценки чувствительности алгоритма использовали три проверочных набора данных: предрак + рак, ВПЧ-патология кожи, акне, содержащие по 285 изображений в каждом наборе. Специфичность была рассчитана на отдельном проверочном наборе, содержащем 6000 случаев доброкачественных новообразований.
Целью данного исследования было оценить точность алгоритма Скинайв.
Мы усовершенствовали алгоритм, чтобы показать статистически значимое снижение количества нейросетевых ошибок при определении рисков кожных патологий.
Результаты чувствительности и специфичности нейронной сети Skinive свидетельствуют о высокой точности алгоритма в выявлении различных новообразований и кожных заболеваний. Чувствительность нейросети Skinive при выявлении злокачественных новообразований составила 89,1% и 95,4% в 2020 и 2021 годах соответственно. Специфичность нейросети Скинива при определении доброкачественных новообразований составила 95,3% в 2020 г. и 97,9% в 2021 г. Для всех новообразований кожи: в 2020 г. чувствительность составила 95,3%, по специфичности 93,5%; в 2021 году — 97,9% и 97,1% соответственно.
Скачать полный отчет: https://7universum.com/ru/med/archive/item/12993