Новий комп'ютерний алгоритм навчився діагностувати пневмонію краще, ніж лікарі

17 листопада 2017, 14:22
Вы также можете прочесть этот материал на русском языке
Дослідники Стенфордського університету розробили алгоритм глибокого навчання, який перевіряє рентгенівські знімки грудної клітини на наявність ознак хвороби

Крім цього, нейромережа здатна виявляти ще 13 видів захворювань, пише Phys.org.

"Інтерпретація рентгенівських знімків для діагностики патологій на кшталт пневмонії дуже складний процес, і ми знаємо, що в діагнозах часто бувають різночитання. Нас зацікавила можливість створення алгоритму машинного навчання, який здатен на основі сотень тисяч знімків навчитися ставити точний діагноз", - говорить один з авторів роботи, аспірант Стенфорда Пранав Раджперкар.

Відео дня

Робота використовує загальнодоступні дані, які спочатку були оприлюднені Національним інститутом здоров'я США 26 вересня 2017 року. Цей набір даних містить понад 100 тисяч фронтальних рентгенівських знімків, на яких можна зафіксувати до 14 можливих патологій.

Уже через місяць навчання нейромережа змогла виявляти всі 14 патологій. Також алгоритм перевершив в точності дігноза чотирьох радіологів зі Стенфорда. Це означає, що рішення машини частіше збігалося з думкою більшості лікарів, ніж діагнози фахівців за допомогою фронтальних знімків, які ті ставили в поодинці.

У той же час, вчені відзначають, що зазвичай рентгенологи використовують для діагностики не тільки фронтальні рентгенівські знімки, але також бічні знімки і історію хвороби. Тому поки діагноз, який ставлять медики все-таки точніше, ніж діагноз нейромережі. Однак, програма допоможе діагностувати пневмонію в тих місцях, де не вистачає фахівців.

"Ми плануємо продовжити роботу по створенню та вдосконаленню медичних алгоритмів, які можуть автоматично виявляти відхилення, і ми сподіваємося створити високоякісні анонімні медичні набори даних у відкритому доступі для інших груп вчених. Існує величезний потенціал для машинного навчання, для того, щоб поліпшити існуючу систему охорони здоров'я, і ми хочемо продовжувати бути на передньому краї інновацій в цій галузі", - підкреслили автори роботи.

Раніше НВ повідомляло, що американська школярка винайшла додаток для діагностики сліпоти на ранній стадії. В першу чергу, додаток актуальний для хворих на діабет, у яких може розвинутися діабетична ретинопатія. Це захворювання - основна причина передчасної сліпоти в світі.

poster
Підписатись на щоденну email-розсилку
матеріалів розділу Техно
Розсилка про те як технології змінють світ
Щопонеділка

Приєднуйтесь до нас у соцмережах Facebook, Telegram та Instagram.

Показати ще новини
Радіо НВ
X