Интернет-центры поддержки диагностики: взаимодействие врача и искусственного интеллекта
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор рассматривает человеко-машинный анализ медицинских изображений как способ повысить точность ранней диагностики и предлагает развивать для этого интернет-центры поддержки решений пациентов и врачей. По мнению автора, такие технологии могут объединить возможности врача и искусственного интеллекта, создать базу визуальных признаков нормы и патологий и помогать специалисту сопоставлять изображения с похожими случаями.
В качестве примера автор приводит результаты Camelyon Grand Challenge 2016 по обнаружению метастатического рака: ошибка лучшей системы искусственного интеллекта составила 7,5%, врача-патолога — 3,5%, а при объединении их результатов — 0,5%; снижение ошибки оценивалось в 85%. Для России автор предлагает интернет-центры, которые могли бы дистанционно выявлять и анализировать изменения ранних признаков патологий на диагностических изображениях пациентов.
Главное
- В Camelyon Grand Challenge 2016 ошибка лучшей системы искусственного интеллекта составила 7,5%, врача-патолога — 3,5%.
- При объединении результатов системы искусственного интеллекта и врача ошибка составила 0,5%; снижение ошибки оценивалось в 85%.
- Автор предлагает развивать в России интернет-центры для дистанционного выявления и анализа ранних признаков патологий на изображениях пациентов.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация