© Руслан Шамуков/ТАССЧитайте ТАСС вЯндекс.НовостиЯндекс.Дзен…Показать скрытые ссылкиGoogle Новости
ТАСС, 18 мая. Ученые создали новую систему искусственного интеллекта, способную точно оценивать риск развития рака легких по снимкам, полученным при помощи флюорографии или компьютерной томографии. Первые результаты ее применения ученые опубликовали в научном журнале Radiology.
"Созданный нами алгоритм поможет радиологам точно оценивать опасность развития злокачественных опухолей в обнаруженных ими легочных узлах. Это, в свою очередь, позволит им более качественно проводить последующую диагностику рака и оптимально расходовать на это имеющиеся ресурсы", – рассказал один из авторов работы, научный сотрудник Радбудского университета (Нидерланды) Киран Венкадеш.
За последние годы ученые значительно продвинулись в разработке систем искусственного интеллекта и создали нейросети, способные выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно, создавая новые образцы искусства и технологий. Это стало возможным как благодаря развитию вычислительных систем, так и появлению новых математических принципов, описывающих устройство и работу систем машинного обучения.
Например, несколько лет назад математики из США создали систему ИИ, способную распознавать следы меланомы и превосходящую в этом отношении ведущих экспертов-онкологов. А британские и российские специалисты недавно приспособили нейросети для поиска опасных сужений в артериях у пациентов с ишемической болезнью сердца.
Помощник пульмонолога
Венкадеш и его коллеги разработали аналогичную систему искусственного интеллекта для поиска аномалий в результатах томографии или на флюорографических снимках и оценки того, как эти отклонения от нормы могут способствовать появлению злокачественных новообразований в легких пациента.
Для обучения нейросети ученые подготовили набор из нескольких тысяч изображений легких, на которых присутствовало свыше 16 тысяч легочных узлов — необычно плотных структур размером в три сантиметра или меньше. Как правило, они представляют собой доброкачественные новообразования, однако в 20% случаев являются злокачественными опухолями.
Нейросеть, разработанная Венкадешем и его коллегами, могла различать обе разновидности легочных узлов и оценивать вероятность развития рака с точностью в 82-93%, не уступая в этом отношении 11 признанным экспертам в этой области. Это позволяет использовать данную систему ИИ в качестве помощника пульмонологов, онкологов и радиологов, который будет независимым образом проверять их выводы.
В ближайшее время ученые планируют улучшить работу нейросети, добавив в нее возможность анализировать и сопоставлять снимки, полученные в разное время. Это, как надеются исследователи, значительно повысит точность ее работы и позволит использовать ИИ для оценки необходимости проведения повторных обследований.
