Искусственный интеллект Google может лучше диагностировать рак груди, чем врачи
Компания Google смогла успешно применить алгоритмы искусственного интеллекта на основе глубокого обучения для диагностики рака груди.
В рамках программы Brain Residency Program они разработали алгоритм, который прошел годичный "курс обучения" с использованием алгоритмов машинного и глубокого обучения и теперь способен обнаружить рак груди с помощью набора оцифрованных паталогических слайдов. Для проверки работы алгоритмов такие слайды были предоставлены Медицинским центром университета Неймегена (Нидерланды).
После такого "тренинга" алгоритма ученые смогли достичь показателя надежности обнаружения клеток рака равного 92%, что существенно превышает показатель в 73%, который может достичь опытный патологоанатом, не имеющий ограничений по времени. Кроме того, программа работала с такой же точностью при использовании других наборов данных, полученных из других больниц и с помощью другого оборудования сканирования.
При этом исследователи отмечают, что алгоритм фиксирует в среднем 8 ошибочных результатов на один слайд, в отличие от опытного патологоанатома, у которого ошибок не было. Однако, по словам разработчиков, этот показатель будет снижен за счет дальнейшей отладки алгоритма, отмечает PharmaPhorum.
Результаты работы алгоритма представляются в виде тепловой карты, которая накладывает на изображение определенные цвета, зависящие от вероятности нахождения в данном месте раковых клеток.
В существующих условиях анализ слайдов занимает очень много времени, особенно учитывая, что для каждого пациента исследуется обычно 10 или более слайдов. И даже когда процесс патологоанатомического анализа завершен, он не всегда является основой для точного диагноза. Именно поэтому многие исследователи задались целью использования в этой сфере алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих выдавать точный диагноз за существенно меньшее время. Причем это касается не только рака.
В частности, DeepMind Health (входит в Google) сотрудничает с британской NHS (National Health Service) для улучшения диагностики серьезных заболеваний глаз и Университетским колледжем Лондона в сфере планирования радиотерапии. Израильская Zebra Medical разработала несколько алгоритмов глубокого обучения для помощи в диагностике различных заболеваний, начиная от повреждений спинного мозга и заканчивая раком груди.
