ИИ научился читать рентгеновские снимки на уровне профессионального врача
03.01.2024
Обучение нейросети происходило на основе 2,8 миллиона рентгеновских снимков грудного отдела (более 1,5 млн пациентов), собранных в течение 13 лет работы в трёх больничных сетях Великобритании. Чтобы проверить точность выдаваемых ИИ результатов, выборку из более чем 1400 снимков изучила и группа старших рентгенологов. В результате в 35 из 37 представленных случаев ИИ поставил правильный диагноз.
Исследователи отмечают, что искусственный интеллект способен анализировать снимки сразу после их получения и отмечать любые потенциальные риски или отклонения. Он также может использовать большую языковую модель для обработки предыдущих отчётов, что позволяет ему более детально «понимать» рабочий материал.
Доктор Джованни Монтана, профессор науки о данных в Уорике и ведущий автор исследования, отметил, что новый инструмент можно использовать на раннем этапе проверки или в качестве «второго мнения» при постановке диагноза врачом. Это позволит снизить количество диагностических ошибок. О сроках внедрения подобного ИИ в клиники информации пока нет.
ИИ научился читать рентгеновские снимки на уровне профессионального врача
Исследователи из Уорикского университета в Великобритании обучили нейросеть расшифровывать рентгеновские снимки. Результат оказался впечатляющим — ИИ-модель под названием X-Raydar не только верно интерпретировала медицинские данные, но и обошла настоящих врачей в некоторых аспектах.Обучение нейросети происходило на основе 2,8 миллиона рентгеновских снимков грудного отдела (более 1,5 млн пациентов), собранных в течение 13 лет работы в трёх больничных сетях Великобритании. Чтобы проверить точность выдаваемых ИИ результатов, выборку из более чем 1400 снимков изучила и группа старших рентгенологов. В результате в 35 из 37 представленных случаев ИИ поставил правильный диагноз.
Исследователи отмечают, что искусственный интеллект способен анализировать снимки сразу после их получения и отмечать любые потенциальные риски или отклонения. Он также может использовать большую языковую модель для обработки предыдущих отчётов, что позволяет ему более детально «понимать» рабочий материал.
Доктор Джованни Монтана, профессор науки о данных в Уорике и ведущий автор исследования, отметил, что новый инструмент можно использовать на раннем этапе проверки или в качестве «второго мнения» при постановке диагноза врачом. Это позволит снизить количество диагностических ошибок. О сроках внедрения подобного ИИ в клиники информации пока нет.
