В рецензии профессора Теслинова А.Г. прозвучал посыл с кратким и ёмким продолжением моей теории. Он назвал это «Фенотипическая дерматология 2.0». Этот пас от наставника позволил мне развить теоретически и помыслить описание нового (по отношению к самой теории) направления. Речь идёт о синтезе возможностей самой Фенотипической дерматологии и Искуственного Интеллекта.
Фенотипическая дерматология 2.0 — это новая парадигма клинического мышления, в которой кожа рассматривается как динамическая система фенотипов, отражающих иммунные, клеточные и метаболические процессы in vivo. Направление объединяет методы экспериментальной дерматологии, иммунологии, цитометрии и концептуального анализа с технологиями искуственного интеллекта, создавая точные модели диагностики, прогнозирования и персонализированной терапии.
Методология открывает новые возможности:
— идентификацию скрытых паттернов воспаления и ремоделирования;
— стратификацию пациентов по клеточным фенотипам;
— моделирование динамики заболевания;
— создание более точных терапевтических протоколов;
— разработку инновационных биотехнологических решений, включая биобустеры и регенеративные продукты.
Фенотипическая дерматология 2.0 рассматривает кожу как систему фенотипов (а не симптомов) с новой точностью, новой аналитикой, новой клинической логикой. Это не просто набор методов, а новая структура мышления: от клеточного состава и иммунных режимов кожи до построения практических моделей диагностики и персонализированной тактики при участии искуственного интеллекта. Похоже, что это очень точная и перспективная формулировка, и к ней есть серьёзные основания. Причём не только метафорические, но и методологические.
Фенотипическая дерматология переводит хаотичную клиническую картинку в строгую систему признаков:
клеточные популяции,
функциональные состояния,
уровни активации,
иммунные режимы,
фенотипические кластеры.
Это аналог фичей (features) в машинном обучении — чётко формализованных переменных, на которых обучаются модели. То есть, создаём «данные» в формате, максимально удобном для ИИ.
Любая работа с ML начинается с labeling — ручной разметки, классификации и описания паттернов. Мы:
осуществляем забор биоптата кожи патентованным способом,
выделяем клеточные субпопуляции также патентованным способом (методом проточной цитометрии),
описываем фенотипы,
определяем паттерны воспаления, ремоделирования и иммунных ответов,
называем и структурируем их в модели.
Это и есть ручная подготовка будущего обучающего датасета, только выполненная на уровне клеток, а не картинок.
Одна из проблем ИИ в медицине — black box: модель ставит диагноз, но не объясняет почему.
Фенотипическая дерматология:
даёт причинно-следственный каркас,
формирует фенотипические механизмы болезней,
связывает морфологию, иммунологию и клинику.
ИИ можно будет обучать на этих объясняющих признаках, что даст explainable AI, а не просто «красная кожа → диагноз розацеа».
Современные модели работают лучше, когда между «сырыми» данными (фото) и диагнозом есть уровень структурированных промежуточных представлений.
Фенотипическая дерматология фактически и создаёт такие представления:
«тип клеточного микроландшафта»,
«иммунный режим»,
«паттерн ремоделирования».
ИИ идеально обучается именно на таких промежуточных фенотипических уровнях.
То, что мы делаем — это начальная версия skin phenotyping atlas, по аналогии с Human Cell Atlas. В перспективе ИИ сможет:
по фото → определить фенотип (клеточный паттерн),
по фенотипу → выдать диагноз, прогноз и тактику.
Мы создаём методологию, как эти фенотипы должны быть устроены. То есть создаём будущий язык, на котором ИИ будет “понимать” кожу.
Итог, Фенотипическая дерматология 2.0 = ранняя форма ИИ для кожи.
Если кратко:
Фенотипическая дерматология — это ручная, концептуальная версия того, что в Фенотипической дерматологии 2.0 будет делать ИИ. Сегодня, это называют построением обучающих признаков, промежуточных представлений и разметкой паттернов. Направление можно считать одним из первых и наиболее продвинутых способов подготовки анализа кожи к искусственному интеллекту — создания языка, структуры и признакового пространства для будущих ИИ-диагностов.
Вот идея схемы, которая наглядно показывает синтез Фенотипической дерматологии и ИИ.
Клеточные субпопуляции
Иммунные режимы/состояния клеток
Фенотипические паттерны
Это — «язык» кожи.
Структурированные фичи → то, на чём модели учатся.
Получается полноценный датасет:
фенотипы + визуальные признаки + клинический статус.
Не просто по внешнему виду, а по механизму.
автоматическая диагностика,
фенотипическое профилирование пациента,
прогнозирование течения,
выбор индивидуальной терапии.
Двигаясь к упрощению, видится минималистичная схема, максимально чистая и концептуальная — без лишних блоков, только суть взаимодействия фенотипической дерматологии и искусственного интеллекта.
