Отчет Skinive accuracy 2021 «Динамика точности нейронной сети в контексте модернизации алгоритмов распознавания патологий кожи» официально опубликован в Social Science Research Network.
Нейронная сеть Skinive использует алгоритм машинного обучения для расчета рейтинга риска кожных патологий. Для данного исследования мы использовали версии Skinive 2020 и 2021, обученные на 64 000 и 115 000 изображений соответственно. Для оценки чувствительности алгоритма мы использовали три валидационных набора данных. Каждый набор содержит 285 изображений: предраковое состояние + рак, патология кожи ВПЧ, акне. Мы также рассчитали специфичность на отдельном валидационном наборе, содержащем 6 000 случаев доброкачественных новообразований.
Целью данного исследования было оценить точность алгоритма Skinive в 2021 году.
Мы усовершенствовали алгоритм, показав статистически значимое снижение количества ошибок нейронной сети при определении рисков кожных патологий.
В результате чувствительность и специфичность нейронной сети Skinive свидетельствуют о высокой точности алгоритма в выявлении различных новообразований и заболеваний кожи. Чувствительность нейросети Skinive при выявлении злокачественных новообразований составила 89,1 % и 95,4 % в 2020 и 2021 годах соответственно. Специфичность нейросети Skinive при определении доброкачественных новообразований составила 95,3 % в 2020 году и 97,9 % в 2021 году.
В заключение, для всех новообразований кожи: в 2020 году чувствительность составила 95,3 %, специфичность — 93,5 %. Для сравнения, в 2021 году эти показатели составили 97,9 % и 97,1 % соответственно.
