В России ИИ безошибочно выявит туберкулёз на снимках
Технология диагностики по рентгеновским снимкам позволяет выявлять признаки болезни даже при низком качестве изображения
В России учёные Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова разработали новую технологию для диагностики туберкулёза по рентгеновским снимкам. Она повысит точность выявления болезни даже при низком качестве изображений.
Плохое качество – не помеха
Исследователи из Междисциплинарной школы «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» использовали метод Fast and Adaptive Bidimensional Empirical Mode Decomposition (FABEMD) для «увеличения данных». Метод позволяет получать новые варианты рентгеновских снимков за счёт аккуратного удаления фоновых элементов при сохранении важных диагностических признаков. Благодаря этому можно расширять обучающие выборки и обучать нейросети работать с изображениями разного качества более уверенно.
При тестировании на международных открытых базах (таких как Montgomery, Shenzhen, TBX11K и другие) добавление синтетических изображений показало повышение точности классификации, особенно на сложных снимках с ограниченным объёмом данных. Можно говорить о том, что методы ИИ уже демонстрируют уровень распознавания, сопоставимый с человеческим.
Помощь врачам
Технология важна прежде всего для регионов, где не хватает опытных рентгенологов или оборудование даёт снимки невысокого качества. Именно там ИИ-методика может стать надёжной «первой линейкой» скрининга. Однако авторы изобретения подчеркивают, что окончательное решение о диагнозе должно приниматься врачом. ИИ — только вспомогательный инструмент, способный ускорить и упростить массовую диагностику.
Не только туберкулёз
Новый подход к «увеличению данных» может быть полезен не только для диагностики туберкулёза. По мнению учёных, аналогичные методы могут повысить точность ИИ-диагностики при других заболеваниях, требующих анализа медицинских изображений, например, болезней лёгких, офтальмологических или онкологических патологий.
Новая технология – это еще один шаг к более широкому внедрению ИИ в здравоохранение. Искусственный интеллект дает возможность первично обрабатывать большой объем снимков, позволяя врачам сосредоточиться на главном – диагностике заболеваний и лечении больных.
