The researchers analyzed scientific articles on the diagnosis of skin cancer using artificial intelligence technology and found that convolutional neural networks based on deep learning are most often used for this purpose. At the same time, the most accurate result (93% accuracy) is provided by systems based on machine learning, which makes them the most preferred diagnostic method. In addition, over the past 5 years, the accuracy of such algorithms has increased by more than 9%. The results of the study, supported by a grant from the Presidential Program of the Russian Science Foundation (RNF), are published in the journal Computers in Biology and Medicine. Skin cancer is one of the most common types of cancer, as it accounts for more than 40% of all identified cancers. Skin cancer is difficult to diagnose in the initial stages, because malignant forms of pigmentation can be confused with benign ones that all people have, for example, moles. At the same time, early diagnosis is extremely important, since in this case the survival rate of patients is about 99%. If the disease is detected at later stages, when the malignant nature of pigmentation becomes obvious (itching, ulcers or crusts appear, a heterogeneous dark color), the survival rate decreases to 27%. Basically, skin cancer is diagnosed using a dermatoscope, a device that allows you to highlight a potential neoplasm and examine it with a tenfold magnification. The accuracy of this analysis is 65-75%. Artificial intelligence systems are sometimes used to help doctors with early diagnosis: they compare a mole that they "see" in a patient with a set of tens of thousands of photos of age spots from medical databases. Convolutional neural networks are most often used to diagnose skin cancer, although they do not always demonstrate high accuracy. Part of the accuracy problem is related to the fact that not all databases have already marked images as malignant or benign, which is why there may not be enough data to train the algorithm. In addition, the photos are not standardized, which also reduces the reliability of diagnosis using artificial intelligence. Scientists from the North Caucasus Federal University (Stavropol) analyzed more than 10,000 scientific articles published from 2019 to 2023, and selected 171 articles that clearly spelled out the methodology for diagnosing cancer from photographs of age spots. Next, the authors grouped the articles according to which artificial intelligence algorithm was used. They identified five groups: machine learning algorithms, convolutional neural networks, neural network ensembles, multimodal neural networks and advanced intelligent methods. Machine learning algorithms are based on the fact that the program "trains" to recognize tumors on a set of images, where each photo is signed by a person as depicting a malignant or benign neoplasm, and then looks for patterns in new photos of tumors. Convolutional neural networks recognize images by breaking them into layers, in which you can then change the contrast, brightness, and color gamut without losing image quality. Neural network ensembles are a combination of several models that are trained separately for different operations and then combined. Multimodal neural networks simultaneously work with different types of data (text, numbers, photos), and advanced intelligent methods are based on other learning principles, for example, converting images into vectors. It turned out that in only 7% of the studies, scientists used multiclass databases, which included not only photos of pigment spots, but also biopsy results (for example, a blood test for cancer markers, for a common protein, studying the shape of cells in a skin sample taken from a patient). The authors concluded that in order to improve the accuracy of diagnosis, the database should include, in addition to these signs, information about the patient — his age, gender, skin type and anatomical location of the mole. These data are not always available, because although there are recommendations for collecting cancer biomarkers, there are no uniform standards for data sets yet. In 39% of the studies, the algorithm compared a photo with a database containing less than 1,000 images, which is 10 times less than needed for a high-quality sample. Therefore, even if the accuracy of the cancer diagnosis of the algorithm in the study itself is high, in practice, when the data of hundreds of patients will pass through the algorithm, the accuracy may be lower. The scientists also found that convolutional neural networks are most often used to diagnose skin cancer — in 39% of cases, whereas the analysis showed that the highest accuracy — 3% higher than that of convolutional neural networks — is achieved by machine learning algorithms. The authors found that over the past five years, the average accuracy of skin cancer recognition in machine learning—based models has increased by 9.2%, reaching 93%, while ensemble models have increased by only 3%. At the same time, the accuracy of multimodal neural networks fell by 9.7%, and convolutional neural networks — by 1%. The researchers also determined that artificial intelligence algorithms most often (37% of all multiclass-based studies) use the HAM10000 image database, which contains 10,000 photos of seven types of skin neoplasms in people of different nationalities. The use of this database increases the average accuracy of diagnostics using artificial intelligence: for example, over the past five years, its quality has increased by 6.9% to 92.3% on average for different algorithms. "The results we have obtained show the huge potential of automated early diagnosis of skin cancer based on artificial intelligence. However, such systems still carry ethical and legal ambiguity, as well as the problem of the lack of a large number of standardized clinical databases. Therefore, sometimes the model diagnoses biased, based on the diagnosis prevailing in the database used. As a result, it is not yet possible to generalize the diagnostic criteria using artificial intelligence. In the future, we need research that will help us understand how to implement artificial intelligence algorithms for auxiliary medical diagnostics, in particular, in order to more accurately detect skin cancer in the early stages," says Pavel Lyakhov, head of the project supported by an RNF grant, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Head of the Department of Mathematical Modeling of the North Caucasus State University Federal University. Photo source: Ulyana Lyakhova Information and photos provided by the press service of the Russian Science Foundation Information taken from the portal "Scientific Russia" (https://scientificrussia.ru /)
Знаменательные даты в Российской Федерации
25 января
День российского студенчества
8 февраля
День российской науки
23 февраля
День защитника Отечества
8 марта
Международный женский день
2 апреля
День единения народов
12 апреля
День космонавтики
30 апреля
День коренных малочисленных народов Российской Федерации
1 мая
День весны и труда
9 мая
День Победы
1 июня
Международный день защиты детей
5 июня
День эколога
6 июня
День русского языка
Предпоследнее воскресенье июня
День народных художественных промыслов
Последняя суббота июня
День изобретателя и рационализатора
8 июля
День семьи, любви и верности
22 августа
День Государственного флага Российской Федерации
1 сентября
День знаний
8 сентября
День языков народов Российской Федерации
1 октября
День пожилых людей
2 октября
День среднего профессионального образования
5 октября
День учителя
Третье воскресенье октября
День отца
4 ноября
День народного единства
7 ноября
День согласия и примирения
19 ноября
День преподавателя высшей школы
Последнее воскресенье ноября
День матери
3 декабря
День Неизвестного Солдата
5 декабря
День добровольца (волонтера)
9 декабря
День Героев Отечества
12 декабря
День Конституции Российской Федерации
Уважаемые коллеги!
_____В рамках подготовки обращений в Министерство науки и высшего образования Российской Федерации принимаем предложения по внесению дополнений и изменений в федеральные программы:
_____Федеральную научно-техническую программу развития генетических технологий на 2019-2030 годы, утвержденную постановлением Правительства Российской Федерации от 22 апреля 2019 года № 479, _____Федеральную научно-техническую программу развития синхротронных и нейтронных исследований и исследовательской инфраструктуры на период до 2030 года и дальнейшую перспективу, утвержденную постановлением Правительства Российской Федерации от 16 марта 2020 года №287.
_____Предложения принимаются на электронную почту sci-idea@mail.ru
АКТУАЛЬНО
_____Научно-образовательный центр принимает предложения по внесению изменений в Федеральный закон "О проведении эксперимента по установлению специального налогового режима "Налог на профессиональный доход" от 27 ноября 2018 года № 422-ФЗ в части улучшения условий самозанятости для педагогических работников в целях подготовки и направления обращения в Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации.
_____Предложения принимаются как в виде официальных писем от юридических лиц, так и в свободной форме от физических лиц на электронную почту sci-idea@mail.ru.
_____Приглашаем граждан Российской Федерации разместить свои общественные инициативы на интернет-ресурсе Российская общественная инициатива (https://www.roi.ru/), а также принять участие в голосовании по ранее размещенным на данном интернет-ресурсе общественным инициативам.
_____Предлагаем принять участие в обсуждении проектов нормативных правовых актов на Федеральном портале проектов нормативных правовых актов (https://regulation.gov.ru/)
Международный конкурс научно-исследовательских работ «SCIENCE AND INNOVATION – 2026»
_____Приглашаем принять участие в Международном конкурсе научно-исследовательских работ «SCIENCE AND INNOVATION – 2026», (далее – Конкурс). Организацию и проведение Конкурса осуществляет научно-образовательный центр «Science Idea» (далее – научно-образовательный центр).
_____Конкурс проводится в заочной форме.
_____В Конкурсе могут принять участие учащиеся школ и организаций дополнительного образования, студенты организаций среднего профессионального образования, студенты и аспиранты организаций высшего образования, дипломированные специалисты (преподаватели, сотрудники организаций).
_____Автором 1 научно-исследовательской работы может быть только 1 человек. Каждый участник может представить неограниченное число работ.
_____Научно-исследовательская работа, представленная участником, может быть выполнена под руководством руководителя, либо может быть выполнена участником самостоятельно без руководителя.
_____Для участия в Конкурсе оплачивается организационный взнос в размере 700 рублей за 1 научно-исследовательскую работу.
_____Приём материалов на Конкурс осуществляется с 9 февраля 2026 г. до 11 марта 2026 г. (включительно) на электронную почту sci21@mail.ru (контактное лицо – Леснов Алексей Владимирович, тел. +79093013453).
_____Подведение итогов Конкурса состоится 25-27 марта 2026 года.
_____Результаты Конкурса будут опубликованы на официальном сайте научно-образовательного центра https://sci-idea.ru/ (на главной странице в разделе «Актуально») 30 марта 2026 года.
_____По итогам Конкурса определяются победители (I место), призёры (II место и III место). По решению жюри призовое место может быть присуждено одновременно двум участникам.
____Каждый участник за каждую представленную им работу награждается дипломом, руководителю за каждую работу, подготовленную под его руководством, вручается благодарность.
____Дипломы и благодарности в электронном цветном варианте (скан-образы) направляются на электронную почту, указанную в заявке на участие в Конкурсе.
_____Контактные данные: sci21@mail.ru (Леснов Алексей Владимирович, тел. +79093013453).
_____Положение о Конкурсе можно скачать по ссылке.
Примечание: из суммы организационных взносов осуществляется оплата работы жюри, работ по оформлению дипломов и благодарностей.
_____Национальные проекты России
_____Россия — страна возможностей
_____Десятилетие науки и технологий
_____Фонд президентских грантов
_____Российский фонд фундаментальных исследований
_____Фонд перспективных исследований
_____Российский форум «Микроэлектроника»
_____Большая конференция "ПРИОРИТЕТ — ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЕ ЛИДЕРСТВО"
_____Всероссийская олимпиада по искусственному интеллекту
_____БЕСПЛАТНЫЕ КУРСЫ ПО ПРОГРАММИРОВАНИЮ
_____Для школьников 8-11 классов и студентов колледжей
_____#C++ #Python #Python и анализ данных #1C программирование #SQL #Аналитика
_____Всероссийский агродиктант
_____Российское общество «Знание»
_____Всероссийский проект «Первые в науке»
_____Проект "Научная Вселенная Первых"
_____ЛЕДОКОЛ ЗНАНИЙ
_____КОНКУРС КОМАНД ВУЗОВ ПО МОЛОДЕЖНОЙ ПОЛИТИКЕ И ВОСПИТАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
_____ЕДИНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ОБЩЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
_____ВЫСШАЯ АТТЕСТАЦИОННАЯ КОМИССИЯ ПРИ МИНОБРНАУКИ РОССИИ
_____Академия Минпросвещения России
_____ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ОБЩЕСТВЕННО ЗНАЧИМЫЙ ПРОСВЕТИТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ «ШКОЛА МЕЧТЫ»
_____ВСЕРОССИЙСКАЯ ПРЕМИЯ МОЛОДЁЖНЫХ ДОСТИЖЕНИЙ «ВРЕМЯ МОЛОДЫХ»
_____Зимний университет по инженерным наукам
_____Движение Первых
_____НАУКА БУДУЩЕГО — НАУКА МОЛОДЫХ
_____Федеральные стажировки от Программы «ГосСтарт»
_____Научное волонтерство — инициатива Десятилетия науки и технологий
_____Летний университет - знакомство иностранной молодежи с потенциалом российского образования
_____Всероссийский конкурс научного творчества "Будущее Первых"
_____Федеральный конкурс "Научная Вселенная"
_____Всероссийский фестиваль RuCode
_____Открылась регистрация заявок на участие в Международном чемпионате по алгоритмическому программированию "РуКод". Состязание объединит школьников, студентов и специалистов. Подать заявку можно на Портале государственных услуг Российской Федерации
_____Всероссийская научно-образовательная программа "Плавучий университет"
_____Проект «Стажёр Минобрнауки России»
_____Всероссийский проект "Школа наставничества"
_____Всемирный фестиваль молодёжи
_____Проект "Поколение медиа": молодые медийщики получат поддержку ведущих экспертов страны
_____Росмолодёжь приглашает к участию в форумах на платформе Росмолодёжь. Форумы
_____Стипендиат России
_____Президентский фонд культурных инициатив
_____Минпросвещения России обновило федеральный перечень учебников.
_____Приказы Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки
Целевое обучение в организациях высшего образования
Молодые ученые (достижения и поддержка)
_____Рособрнадзор:
_____Федеральный институт педагогических измерений:
_____Единый государственный экзамен (ЕГЭ)
_____Основной государственный экзамен (ОГЭ)
_____Государственный выпускной экзамен (ГВЭ-9)
_____Обучающие мероприятия для родителей
_____Всероссийский фестиваль популяризации науки «Вектор победы»
_____Программа «Приоритет 2030»
_____Федеральный проект
Трудоустройство выпускников
_____Единая информационная система проведения конкурсов на замещение должностей научных работников
_____Портал госслужбы (вакансии и кадровый резерв в федеральных и региональных органах власти)
_____Персонал и карьера в Госкорпорации "Роскосмос"
_____Карьера в Госкорпорации "Росатом"
_____Электронный сервис Онлайнинспекция.рф (в составе проекта «Открытая Инспекция Труда»)
_____Реестр информационных систем Национальной системы квалификаций
_____Социальная сеть «SkillsNet»
_____Сервисы Национальной системы квалификаций
КОНСТИТУЦИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН от 29 декабря 2012 года № 273-ФЗ
"Об образовании в Российской Федерации"
Комментарий к Федеральному закону "Об образовании в Российской Федерации"
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ЗАКОН от 23 августа 1996 года № 127-ФЗ
"О науке и государственной научно-технической политике"
УКАЗ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 7 июля 2011 года № 899
"Об утверждении приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и перечня критических технологий Российской Федерации"
УКАЗ ПРЕЗИДЕНТА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 28 февраля 2024 года № 145
"О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации"
ПОСТАНОВЛЕНИЕ ПРАВИТЕЛЬСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 29 марта 2019 года № 377
ПОСТАНОВЛЕНИЕ ПРАВИТЕЛЬСТВА РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 26 декабря 2017 года № 1642
"Об утверждении государственной программы Российской Федерации "Развитие образования"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
от 12 сентября 2013 года № 1060 (признается утратившим силу с 1 сентября 2026 года)
"Об утверждении перечней специальностей и направлений подготовки высшего образования, применяемых при реализации образовательных программ высшего образования, содержащих сведения, составляющие государственную тайну или служебную информацию ограниченного распространения"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
от 24 февраля 2021 года № 118
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
от 1 февраля 2022 года № 89 (вступает в силу с 1 сентября 2026 года)
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
от 29 октября 2013 года № 1199
"Об утверждении перечней профессий и специальностей среднего профессионального образования"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 17 мая 2022 года № 336
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 18 мая 2023 года № 370
"Об утверждении федеральной образовательной программы основного общего образования"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 18 мая 2023 года № 372
"Об утверждении федеральной образовательной программы начального общего образования"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 18 мая 2023 года № 371
"Об утверждении федеральной образовательной программы среднего общего образования"
ПРИКАЗ МИНИСТЕРСТВА ПРОСВЕЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ от 4 апреля 2025 года № 269
ОТЧЕТЫ. ДОКЛАДЫ. СТАТИСТИКА
Отчёты о деятельности Министерства просвещения Российской Федерации
Публичная декларация целей и задач Министерства просвещения Российской Федерации
План деятельности Министерства науки и высшего образования Российской Федерации и отчёты о его исполнении
Планы и отчёты Федеральной службы по надзору в сфере образования и науки
Статистические издания Федеральной службы государственной статистики
Статистические сборники Высшей школы экономики
Доклады и публикации Организации объединенных наций и её специализированных учреждений
Публикации Продовольственной и сельскохозяйственной организации
Флагманские публикации Продовольственной и сельскохозяйственной организации
Публикации Всемирной организации здравоохранения
Research and Publications of International Labour Organization
Виноградского Сергея Николаевича, российского микробиолога,
одного из основоположников современной общей и почвенной микробиологии
Знаменательные даты
Организации Объединенных Наций (ООН)
24 января
Международный день образования
1-7 февраля
Всемирная неделя гармоничных межконфессиональных отношений
11 февраля
Международный день
женщин и девочек в науке
21 февраля
Международный день родного языка
8 марта
Международный женский день
21 марта
Международный день лесов
Всемирный день поэзии
22 марта
Всемирный день водных ресурсов
30 марта
Международный день за мир без отходов
6 апреля
Международный день спорта
на благо мира и развития
21 апреля
Всемирный день
творчества и инновационной деятельности
3 мая
Всемирный день свободы печати
16 мая
Международный день
жизни вместе в мире друг с другом
21 мая
Всемирный день культурного разнообразия
во имя диалога и развития
22 мая
Международный день
биологического разнообразия
1 июня
Всемирный день родителей
5 июня
Всемирный день окружающей среды
15 июля
Всемирный день навыков молодежи
9 августа
Международный день коренных народов мира
12 августа
Международный день молодежи
8 сентября
Международный день грамотности
21 сентября
Международный день мира
1 октября
Международный день пожилых людей
5 октября
Всемирный день учителя
10 ноября
Всемирный день науки за мир и развитие
5 декабря
Международный день добровольцев
10 декабря
Шарля-Огюстена де Кулона,
Северцова Алексея Николаевича,
российский биолога, основателя
животных, автора теории филэмбриогенеза
Информационные ресурсы
Научно-образовательный портал "Большая российская энциклопедия"
Национальная электронная библиотека
Медиатека издательства "Просвещение"
Федеральный портал "Российское образование"
Электронный банк заданий для оценки функциональной грамотности
Единая коллекция цифровых образовательных ресурсов
Навигатор для современных родителей "Растим детей"
Проект "Школа Минпросвещения России"
Официальный интернет-ресурс для информирования о социально-экономической ситуации в России
Агентство национально значимых коммуникаций
Образовательный центр "Сириус"
Национальный портал в сфере Искусственного интеллекта
Центр компетенций НТИ "Водород как основа низкоуглеродной экономики"
Подписывайтесь в MAX
Государственная Дума Российской Федерации Совет Федерации Российской Федерации Правительство России
Верховный Суд России Генпрокуратура России Минюст России Казначейство России Минфин России
Минпросвещения России Минобрнауки России Рособрнадзор Российская академия наук Росмолодёжь
Минздрав России Роспотребнадзор ФМБА России Росздравнадзор Минтруд России Роструд
Уполномоченный при Президенте России по правам ребенка ФОМС Социальный фонд России
Минприроды России Росприроднадзор Минсельхоз России Россельхознадзор Росрыболовство
Рослесхоз Росгидромет Роснедра Росводресурсы
Минпромторг России Минэкономразвития России Минэнерго России Минтранс России ФНС России
Ространснадзор Росавиация Росавтодор Росжелдор РосМорРечФлот
Минкультуры России Минцифры России Минспорт России МИД России Роскомнадзор Росимущество
Росстат Роспатент ФАС России Росреестр Ростехнадзор Росаккредитация Росстандарт
Томаса Ханта Моргана, американского биолога-генетика, одного из основоположников
хромосомной теории наследственности
