Новая модель ИИ позволит диагностировать рак с помощью обычного компьютера

Представьте, что для выявления рака больше не нужны дорогостоящие серверы или гигантские базы данных — достаточно обычного ноутбука. Именно этого добились японские ученые. Их ИИ-модель способна обнаружить рак легких с высокой точностью, используя минимум ресурсов.

Новая модель искусственного интеллекта делает возможной диагностику рака с помощью простого ноутбука

Источник: Unsplash

Команда из Института науки Токио представила революционную разработку — сверхлегкую модель глубокого обучения, которая работает даже на стандартном ноутбуке. В отличие от традиционных систем, требующих мощных графических процессоров и огромных массивов данных, эта технология анализирует данные компьютерной томографии на более детальном уровне, что позволяет обучать модель всего на 68 случаях вместо тысяч.

Искусственный интеллект в медицине уже доказал свою эффективность, но его внедрение часто ограничивается высокой стоимостью и сложностью инфраструктуры. Большинство современных моделей, таких как Vision Transformer и 3D ResNet, требуют колоссальных вычислительных мощностей и обучаются на миллионах изображений. Однако подход профессора Судзуки кардинально меняет правила игры.

Разработанная им модель — искусственная нейронная сеть с массовым обучением (MTANN) — демонстрирует впечатляющую точность. В тестах она достигла показателя AUC, или площади под кривой, 0,92, что значительно выше, чем у современных аналогов — 0,53 и 0,59. При этом обучение заняло всего 8 минут и 20 секунд на ноутбуке MacBook Air с чипом M1, а диагностика одного случая — 47 миллисекунд.

Если раньше для точной диагностики требовались специализированные центры обработки данных, то теперь достаточно обычного ноутбука

Источник: Unsplash

Одним из ключевых преимуществ технологии является ее доступность. По словам Судзуки, эта модель особенно важна для диагностики редких заболеваний, где сбор больших данных затруднен. Кроме того, она существенно снижает энергопотребление, что критически важно в условиях глобального роста использования ИИ и связанных с этим экологических проблем.

Это не первое достижение Судзуки: за 25 лет работы он опубликовал более 400 научных статей, получил 40 патентов и вошел в число 2% самых влиятельных ученых мира. Его технология MTANN, разработанная еще в начале 2000-х, стала одной из первых успешных моделей глубокого обучения в медицине. Сегодня она продолжает совершенствоваться, открывая новые возможности для ранней диагностики онкологических заболеваний.

Напомним, ранее исследование показало, что искусственный интеллект может соперничать с врачами в точности диагнозов, но ему не хватает человеческого сострадания. Ученые выяснили, в каких случаях ИИ превосходит медиков, а где его применение остается под вопросом.