Як створювалися спецефекти для фільму «Доктор Стрендж»
12 Березня , 2017
У Китаї побудували найбільшу в світі експериментальну мережу 5G
12 Березня , 2017

Алгоритми машинного навчання допоможуть розпізнати пухлини

Діагностика захворювання має не менше значення, ніж його лікування. Але часто в силу різних причин вона може бути ускладнена рядом додаткових факторів. І якщо у випадку не особливо загрозливих для життя станів, зволікання не дасть великих ускладнень, то захворювання типу онкології потребують якнайшвидшої діагностики. А для поліпшення діагностики захворювань фахівці Google пропонують використовувати алгоритми машинного навчання.

Прийти на допомогу, співробітники компанії Google вирішили від того, що, згідно зі статистикою, в питаннях наявності у пацієнтів деяких форм раку молочної та передміхурової залоз, думки лікарів можуть збігатися лише на 48%. Щоб вирішити дану проблему, і було запропоновано використовувати «допомога ІІ». Для створення програми дослідники використовували знімки органів, уражених онкологією, надані медичним центром університету Неймегена. Для цих цілей непогано підійшов вже існуючий алгоритм під назвою Inception (або GoogLeNet).

В ході навчання системі «згодували» велику кількість теплових карт, тобто знімків, що показують, які частини тканин можуть бути вражені. Після деякої модифікації алгоритму підготовлені за його допомогою теплові карти були настільки вдосконалені, що їх точність досягла 89%, в порівнянні з початковими знімками, що містять велику кількість «шумів». Далі було вирішено порівняти результати роботи та висновки Inception з висновками, які давали б лікарі. У підсумку після аналізу 130 знімків з’ясувалося, що Inception на 16% ефективніше людини визначає ділянки ураження.

Незважаючи на гарні результати, автори алгоритму стверджують, що модель все ще далека від досконалості. Вона не звертає увагу на наявність супутніх патологій, які можуть побічно свідчити про наявність захворювання. Але навіть при цьому, якщо доповнити роботу людини програмою-діагностом, це може дати вкрай позитивні результати та збільшити кількість виявлених захворювань, які раніше могли бути пропущені.

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: 
Inline
Inline