Интересно >>>> Искусственный интеллект и диагностика заболеваний
Искусственный интеллект и диагностика заболеваний.
Разработки в области создания искусственного интеллекта расширяют границы своего практического применения. Нейронные сети – это обучаемая система, способная неограниченно применять свои возможности. Опробовав работу нейронных сетей в различных технических отраслях, ученые пришли к заключению, что нейронные сети – хорошие диагносты.
Как известно, своевременно выявленное заболевание повышает в несколько раз шансы человека на излечение и на выживание, особенно если речь идет об онкологических заболеваниях.
Как показали исследования нескольких зарубежных стартапов, нейронные сети способны оптически (в переводе на человеческие качества – визуально) определить по снимкам участки тканей, пораженные раком, и делают это с точностью, приближающейся к ста процентам.
Для сравнения, врач – диагност, изучающий снимок пациента до момента лабораторных выявлений на основании биопсии участков ткани, подверженных канцерогенезу, определяет онкологию с точностью не менее 70%, тогда как искусственный интеллект, которому были предложены для предварительного просмотра и обучения несколько сотен снимков компьютерной томографии с уже известной патологией тканей (злокачественными образованиями), изучая снимки с не диагностированными патологиями, способен определить раковое заболевание на начальных стадиях его развития с точностью около 90%.
Удобен искусственный интеллект еще и в случаях, когда диагностика проводится непосредственно в процессе осмотра тканей, например, при колоноскопии или эндоскопии.
Но в каждой бочке меда, как правило, находится и своя ложка дегтя. Оказалось, что на деле нейронные сети все онкопатологии рассматривают как злокачественные, и не могут разграничить злокачественный и доброкачественный процесс. Здесь уже не обойтись без человеческого интеллекта и лабораторных исследований. Но заслуга искусственного интеллекта в области онкодиагностики дает шанс на раннее диагностирование рака, что гораздо важнее последующей его дифференциации по степени озлокачествления, с которой несложно справиться и врачу.
Как искусственный интеллект и диагностику заболеваний совмещают на практике? Исследователи диагностических возможностей искусственного интеллекта надеются совместить умения нейронных сетей и опыт врачей путем создания автоматизации диагностики – необходимо лишь методически собирать базу фото- и видеосъемки аппаратной диагностики, чтобы у искусственного интеллекта была возможность учиться на собранных данных.
Почитать
Почитать
