Искусственный интеллект в медицинской визуализации: возможности и ограничения
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
Автор материала объясняет, почему искусственный интеллект в медицине пока особенно заметен в анализе рентгенограмм, КТ и МРТ, но не может без ограничений заменить врача. Для проверки алгоритмов машинного обучения создавали наборы медицинских изображений, сопоставленные с историями болезней и диагнозами; медицинские учреждения также подключали к региональным базам снимков. По оценке автора, такие алгоритмы распознают сходство с ранее описанными случаями, а глубокое обучение должно выявлять патологии по новым признакам, однако эта задача пока решается не полностью.
Автор приводит пример системы IBM Watson: при переносе в другие клиники точность диагностики снизилась, поскольку алгоритм обучали на данных одного учреждения и его особенностях. В выступлении на конгрессе «Оргздрав-2018» директор Philips Innovations Labs RUS Назим Турдумамбетов отмечал, что нейросети успешнее работают с проблемами, которые человек распознаёт за 3–5 секунд. Автор также считает, что моделирование мозга связано с трудностью воспроизведения человеческих решений о допустимости граничных условий.
Главное
- Алгоритмы машинного обучения проверяли на наборах рентгенограмм и сведений из историй болезней.
- При переносе системы IBM Watson в другие клиники точность диагностики снизилась.
- На конгрессе «Оргздрав-2018» Назим Турдумамбетов связал успех нейросетей с распознаванием проблем за 3–5 секунд.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация