Китайские авторы д-р Q.Li и др. разработали новую мультимодальную систему с использованием технологий машинного обучения (Multimodal deep learning system (MMDLS)), призванную помочь дерматологам и ревматологам проводить дифференциальную диагностику подтипов красной волчанки (КВ).
Результаты испытаний эффективности «сотрудничества» врачей и искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике КВ опубликовали в Journal of the European Academy of Dermatology and Venereology.
В исследовании приняли участие врачи из 25 китайских клиник, которым было предложено установить диагноз КВ (с определением клинического подтипа) или других дерматозов со схожими симптомами, или же определить, что пациент здоров. Участникам предоставили 446 клинических случаев: 800 фотоснимков, 3786 изображений образцов кожи, окрашенных с помощью многоцветной иммуногистохимии (м-ИГХ) и сопутствующие данные о пациентах.
Оказалось, что MMDLS в диагностике КВ и других исследуемых заболеваний значительно превосходит ранее предлагаемые одно- и двухмодальные системы, а точность диагностики врачами-дерматологами способна повысить с 66,88% до 81,25%.