Нейросетевой помощник для автоматизированной диагностики и поддержки оказания первой помощи при повреждении глаз и кожи в чрезвычайных ситуациях

Цель. Разработка и валидация глубокой нейронной сети для задач компьютерного зрения, позволяющей в условиях ограниченного времени и ресурсов автоматически классифицировать патологические состояния глаз и кожи, полученные в результате техногенных и природных чрезвычайных ситуациях (ЧС), а также укусов животных и насекомых. Предложить алгоритм оказания первой помощи. Методы. Разработка архитектуры глубокой нейронной сети, обучение модели на расширенном наборе данных изображений патологических состояний глаз и кожи, валидация результатов с использованием стандартных метрик компьютерного зрения. Результаты. Разработана глубокая нейронная сеть, демонстрирующая высокую точность классификации патологий глаз и кожи, включая последствия укусов животных и насекомых, на расширенном наборе данных. Установлена новизна подхода в автоматизации первой помощи в ЧС, что позволяет сократить время диагностики и повысить точность в различных условиях, включая деятельность МЧС по ликвидации биолого-социальных рисков в зонах бедствий. Область применения исследований. Полученные результаты могут быть использованы для внедрения модели в системы первой помощи при ЧС, мобильные приложения и устройства для спасателей, а также для решения других задач в области безопасности жизнедеятельности.