Точность диагностики туберкулеза искусственным интеллектом близка к 100%

Американские ученые из больницы университета имени Томаса Джефферсона разработали решение на базе алгоритмов искусственного интеллекта, которое предназначено для обнаружения туберкулеза по рентгеновским снимкам. Этот проект ставит своей целью облегчить процесс скрининга и диагностики в районах, где до сих много больных туберкулезом и отсутствует доступ к квалифицированным радиологам. Подобное решение - это эффективный с точки зрения затрат метод, позволяющий предоставить возможности ранней идентификации этой опасной болезни и ее лечения в развивающихся странах.

Для разработки решения ученые использовали более 1000 рентгеновских снимков больных и здоровых людей, которые обрабатывались и использовались для "тренировки" двух моделей системы. Одна из них была построена на решении AlexNet, вторая - GoogleNet.

Самые лучшие результаты были получены при использовании модели, в которой работала комбинация AlexNet и GoogleNet, отмечает Healthcare IT News. Здесь была получена точность обнаружения туберкулеза равная 96%.

Результаты двух моделей имели отличие в 13 из 150 тестовых случаев. Для этих вариантов исследователи пользовались услугами профессионального радиолога, что позволило получить для такой смешанной компьютерно-человеческой модели точность в 99%.

По словам ученых,

Современные методы машинного обучения существенно трансформировались к лучшему. Ранее методы, использующие машинное обучение, позволяли достигнуть точности не более 80%. Однако с помощью глубокого обучения появился потенциал для создания решений, работающих с более высокой точностью.