Дослідники з Массачусетського технологічного інституту (MIT) розробили ШІ-модель для визначення неоднозначних результатів на медичних зображеннях.
За словами розробників, навіть під час використання нейромереж для діагностики захворювань за рентгенівськими знімками або даними МРТ завжди існує ризик помилок. Це пов’язано з тим, що зображення можуть бути нечіткими або містити артефакти.
«Наявність цифрового помічника може допомогти в ухваленні рішень. Сам факт виявлення невизначеності на знімку може вплинути на висновок лікаря», — зазначила кандидат комп’ютерних наук MIT Маріанна Ракич.
В основі методу лежить сегментація — процес, під час якого медичні зображення розділяють на окремі ділянки та ретельно вивчають на предмет виявлення потенційно небезпечних ділянок.
Названа на честь грецької богині випадку ШІ-модель Tyche використовує баєсівські нейронні мережі, які здатні обробляти невизначеність. Ці мережі навчаються на наборі даних медичних зображень, позначених експертами-лікарями.
Система сегментації Tyche. Джерело: arxive.org.
Нейромережа від MIT має кілька переваг порівняно з іншими ШІ-методами:
- точніше діагностує захворювання, оскільки враховує невизначеність у зображеннях;
- генерує менше помилкових спрацьовувань;
- дає змогу лікарям краще зрозуміти, як ШІ дійшов свого висновку.
Нова модель може мати безліч застосувань у медицині. Вона здатна допомогти лікарям точніше діагностувати рак на ранніх стадіях і спрогнозувати результат захворювання, що може допомогти їм ухвалювати більш обґрунтовані рішення. Також Tyche дає можливість дослідникам розробляти нові варіанти лікування.
Раніше Google Cloud і німецька медична компанія Bayer оголосили про створення ШІ-платформи, яка допоможе рентгенологам швидше ставити діагнози.
Нагадаємо, у березні вчені Університету Оттави повідомили про впровадження у свою роботу нейромережі для виявлення серцево-судинних захворювань.
