Буквально за считанные секунды новый алгоритм может прочитать рентгеновские снимки 14 медицинских патологий, иногда показывая лучший результат, чем у врачей.
Редакция ПМ
Новый алгоритм искусственного интеллекта может с большой точностью читать рентгеновские снимки груди, выявляя на них признаки более десяти видов разных заболеваний, и делает это очень быстро.
Алгоритм под названием CheXNeXt — это первый алгоритм в мире, который может оценивать рентгеновские снимки на наличие признаков множества заболеваний одновременно и выдавать результаты, которые вполне соответствуют выводам профессиональных рентгенологов.
Ученые тренировали алгоритм выявлять 14 различных патологий. В случае 10 болезней алгоритм показал результаты на уровне врачей, в случае трех его показатели были хуже, но в случае одной болезни он превзошел человеческих специалистов.
Задача исследователей — довести алгоритм до совершенства, чтобы он мог надежно и быстро сканировать широкий диапазон медицинских изображений и снимков на признаки заболеваний, причем без помощи профессиональных рентгенологов. Для самих рентгенологов это не очень хорошая новость, но такая технология, по словам ее создателей, поможет обеспечить регионы с низким уровнем врачебной помощи высококачественными цифровыми «консультациями» там, где соответствующих специалистов просто нет. Алгоритмы, вроде CheXNeXt, однажды могут помочь врачам-диагностам быстрее ставить диагноз и не тратить лишнее время на консультации с другими врачами.
Ученые использовали около 112 000 рентгеновских снимков для тренировки алгоритма. Затем комиссия из трех радиологов проанализировала набор из 420 снимков, один из другим, на предмет 14 патологий. Их заключения послужили контрольными данными для каждого скана. Именно они впоследствии будут использованы для проверки того, насколько хорошо алгоритм усвоил характерные признаки заболеваний на рентгеновском снимке. Также они позволили исследователям оценить, насколько хорошо ИИ справился с задачей по сравнению с рентгенологами.
Нельзя также не отметить один примечательный факт: чтобы проанализировать 420 снимков, врачам понадобилось в среднем три часа. Алгоритм же все просканировал и поставил диагнозы за 90 секунд.
Спасибо!
Теперь редакторы в курсе.