Фахівці Стенфордського університету розробили комп’ютерний алгоритм на основі глибокого навчання, який перевершив досвідчених радіологів в діагностиці пневмонії з рентгенівським знімкам.
“Інтерпретація рентгенівських знімків для діагностики патологій, таких як пневмонії дуже складний процес, в зв’язку з чим бувають часті помилки в діагнозах, – каже Пранов Раджпуркар, один з авторів роботи. – Нас зацікавила можливість створення алгоритму машинного навчання, який здатний на основі сотень тисяч знімків навчитися ставити діагноз високої точності”.
Алгоритм CheXNet навчався на основі даних з відкритої бази Національного інституту здоров’я, що складається з 112 тисяч знімків з вказівками діагнозу. Через тиждень навчання, алгоритм здатний діагностувати 10 патологій, зазначених на рентгенах, точніше, ніж в базі даних. А вже через місяць він зміг виявити всі 14, перевершивши в точності виявлення фахівців.
Крім того, вчені створили інструмент, який накладає на рентгенівський знімок щось на зразок температурної карти, однак замість тепла кольору вказують області можливої появи хвороби.
- dsq_needs_sync:
- 1
