Алгоритм диагностирует кровоизлияние в мозг лучше врачей

Нейросеть, созданная калифорнийскими учеными, выявляет на снимках компьютерной томографии мозга мельчайшие аномалии, которые врачи обычно пропускают. Такой ИИ спасет много жизней.

Специалистам-радиологам приходится ежедневно просматривать сотни и тысячи медицинских изображений в поисках угрожающих жизни аномалий. Неудивительно, что в их работу порой закрадываются ошибки. Избежать их поможет алгоритм, разработанный специалистами из Калифорнийского университета в Сан-Франциско и Калифорнийского университета в Беркли.

Как сообщает EurekAlert, искусственный интеллект под названием PatchFCN анализирует снимки компьютерной томографии мозга пациентов на предмет мельчайших кровоизлияний. В его основе — сверточная нейросеть, для тренировки которой достаточно относительно небольшого количества образцов. В данном случае использовалось всего 4396 изображений, однако все они были тщательно промаркированы, что обеспечило высокую эффективность обучения.

Проверка показала, что алгоритм обнаруживает следы кровоизлияния в мозг всего за секунду. Нейросеть видит даже небольшие отклонения, которые легко могут скрыться от взора специалиста-человека, и классифицирует их в зависимости от размера и расположения. Количество ложных срабатываний при этом невелико.

По словам авторов, искусственный интеллект превзошел двух из четырех рентгенологов, которые принимали участие в исследовании.

В настоящее время команда работает над версией алгоритма для компьютерных томографов. Исследователи уверены, что эта технология спасет жизни тысяч пациентов с черепно-мозговыми травмами, а также подозрениями на инсульт и аневризму. Также они подчеркивают, что главная задача алгоритма — не заменить врачей, а облегчить их работу. Вместо того, чтобы вручную просматривать тысячи снимков, специалисты-люди смогут сосредоточиться на подозрительных случаях.

К сожалению, далеко не все исследования диагностических алгоритмов одинаково хороши. По некоторым данным, до 99% подобных работ выполнены некачественно.

Автор: Сергей Коленов

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: m.vk.com

Комментарии: