или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

CheXnet – искусственный интеллект для диагностики пневмонии из Стэнфорда

schedule 21.11.2017 в 08:06 link CheXnet медицина Stanford University США робот-диагност
Стэнфордские исследователи разработали алгоритм машинного обучения, который может диагностировать пневмонию из рентгенограммы грудной клетки лучше, чем человек-рентгенолог, - передает Robotics.ua.

Известно, что программы искусственного интеллекта способны улучшить диагностику различных тяжелых заболеваний. К примеру, пару лет назад ученые MIT представили искусственный интеллект для диагностики рака, отличающийся высокими показателями успешности. Но на этот раз группа машинного обучения, возглавляемая адъюнкт-профессором университета Стэнфорда Эндрю Нг, провела еще более успешное исследование в области диагностики. Команда использовала набор данных 112 120 рентгенограмм грудной клетки, помеченных 14 предварительными вероятными диагнозами, для изучения рентгенологами и компьютером. Рентгенологи аннотировали 420 изображений для возможных показаний к пневмонии. Они выбрали это заболевание, потому что его особенно трудно обнаружить на рентгеновском снимке. Ежегодно этим заболеванием страдают 1 миллион человек в США.

Беспрецедентная точность

В течение недели команда Стэнфорда испытывала алгоритм под названием CheXnet. За это время программа способна была точно определить 10 из 14 патологий в исходном наборе данных. Но примерно через месяц обучения, процент успешности ИИ составил 100. CheXnet последовательно показывал лучшие результаты, чем четыре радиолога Стэнфорда. Исследователи смотрели на производительность CheXnet с точки зрения чувствительности, то есть, правильно ли он идентифицировал существующие случаи пневмонии и насколько эффективно он избегал ложных вычислений.

ChexNet, протестированный на 420 рентгеновских лучах, превзошел четырех радиологов как по чувствительности (правильно идентифицируя положительные результаты), так и по специфичности (отрицательные). На показанном выше графике оранжевыми X означены данные радиологов. Их средняя производительность выделена зеленым X, а данные ChexNet показаны синей кривой с учетом изменения порогов, используемых для диагностики. 



По информации robotics.ua, Стэнфордский метод также создает тепловую карту рентгеновских снимков грудной клетки, причем цвета указывают области изображения, которые, скорее всего, представляют пневмонию. Это инструмент, по мнению исследователей, может значительно помочь радиологам в диагностике не только пневмонии, но и других заболеваний.

Читайте также: ИИ из Лондона может предсказать остановку сердца.

Комментарии: