По мнению специалистов, это может значительно сократить время, необходимое для постановки диагноза и быстрее начать эффективное лечение.
Группа исследователей из инженерной школы Витерби при Университете Южной Калифорнии в Лос-Анджелесе задалась вопросом, cможет ли искусственный интеллект помочь в диагностике рака, сократив время, необходимое для точной диагностики.
Для этого они разработали специальный алгоритм, способный различать доброкачественные и злокачественные при сканировании молочных желёз. При этом для обучения программы применялись по большей части не настоящие фотографии, а по большей части картинки. К такому методу пришлось прибегнуть из-за недостатка настоящих фотографий.
Тем не менее, алгоритм машинного обучения изучил более 12 тысяч изображений, после чего приступил к «диагонистике». исследуя реальные снимки, он с ошеломляющей вероятностью угадал, какого рода опухоль он «видит»: злокачественную или доброкачественную. Результат превысил все возможные ожидания, но разработчики продолжили обучать программу, используя в качестве новых данных только реальные изображения.
Они отмечают, что 80 процентов — это очень хорошо, но пока всё ещё не отлично. При этом профессор Обераи, один из ведущих авторов исследования, считает, что искусственный интеллект никогда не заменит опытного оператора. По его мнению, Алгоритм должен быть объясним, чтобы он работал по назначению.
Исследователи уверены, что смогут применять новый метод диагностики и для других видов рака: где бы ни появлялась опухоль, она физически изменяет «поведение» ткани. Сейчас учёные планируют построить наглядную демонстрацию таких изменений, после чего научить алгоритм улучшить принцип его обнаружения.
Фото: thebalancecareers.com
Это новость от журнала ММ «Машины и механизмы». Не знаете такого? Приглашаем прямо сейчас познакомиться с этим удивительным журналом.