Ученые Междисциплинарной научно-образовательной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» МГУ разработали технологию, которая улучшает способности нейросетей выявлять туберкулез на рентгеновских снимках грудной клетки. Современные системы на основе искусственного интеллекта могут стать серьезным подспорьем для врачей, однако их эффективность напрямую зависит от объема и разнообразия данных, на которых они обучены.
Коллектив исследователей предложил оригинальное решение — использовать специальный алгоритм FABEMD для так называемого увеличения данных. Этот алгоритм позволяет создавать новые, синтетические варианты рентгеновских изображений. Он адаптивно удаляет фоновые структуры на снимках, сохраняя при этом все ключевые диагностические признаки патологий. В результате нейросеть обучается на более разнообразном наборе данных, что делает ее работу и точнее, и устойчивее к различным качественным характеристикам исходных изображений.
Тестирование методики проводилось на нескольких международных наборах данных, включающих тысячи реальных снимков. Эксперименты подтвердили, что дополнение обучающих выборок сгенерированными изображениями позволяет повысить диагностическую точность моделей искусственного интеллекта. Особенно заметный прогресс наблюдается при работе со сложными наборами данных, изначально небольшими по объему. Как отмечает профессор кафедры математической физики ВМК МГУ Андрей Крылов, этот подход не только улучшает классификацию, но и повышает устойчивость моделей, что особенно важно для медицинского применения.
Разработанная технология имеет потенциал для широкого применения не только в пульмонологии для выявления туберкулеза, но и в других областях медицинской визуализации, сталкивающихся с дефицитом размеченных данных. Перспективным направлением может стать диагностика иных легочных заболеваний, а также задачи в сфере онкологии и офтальмологии. Внедрение подобных инструментов способно совершить прорыв в обеспечении качественной и своевременной диагностики в самых разных уголках планеты.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ИИ способен рассказать о здоровье человека по анализу пота.
