Синтетические данные могут повысить точность ИИ в области медицинских изображений, обнаружили исследователи

---

Читайте также:
Не меняющаяся месяцами ситуация. Собственник замусоренного опасного участка на Зелёной, 26 в Великом Новгороде продолжает игнорировать предписания.

---

Исследование, опубликованное 10 апреля 2024 года в журнале "Nature Medicine", показало, что искусственно созданные изображения могут улучшить точность медицинских моделей машинного обучения. Это особенно важно для диагностики заболеваний в таких областях, как гистология и дерматологические снимки.

В своем проекте исследователи "Google DeepMind" использовали модели диффузии для генерации новых данных, которые улучшают надежность существующих моделей искусственного интеллекта (ИИ). Они обучали модель ИИ, добавляя синтетические изображения.

Результаты показали, что такой подход значительно повышает точность диагностики и уменьшает различия в качестве между разными группами пациентов.

Это исследование открывает новые перспективы в области медицинского машинного обучения и может помочь улучшить диагностику и лечение различных заболеваний.

Результаты работы российских ученых проанализировали журналисты портала "Питерские заметки". В своей публикации кандидат технических наук Леонид Гаев, а также студенты И. Симонов и Р. Герасимов пишут о том, что искусственный интеллект помогает врачам анализировать рентгеновские снимки быстрее и точнее. Используя сложные алгоритмы и нейронные сети, ИИ может выявлять аномалии и помогать в диагностике различных заболеваний.

Преимущества такого подхода очевидны. Во-первых, благодаря автоматизации анализа, время, затрачиваемое на диагностику, сокращается. Вместо того, чтобы изучать каждый снимок вручную, врач может получить ценные подсказки от ИИ, сокращая необходимое на диагностику время.

Во-вторых, использование ИИ повышает точность диагностики. Алгоритмы обнаруживают даже мелкие изменения, которые могли бы быть пропущены при визуальном анализе. Это особенно важно для раннего выявления заболеваний, когда точность диагностики играет ключевую роль.

В России также активно внедряются системы ИИ для обработки рентгеновских снимков. Это помогает улучшить качество диагностики и определить оптимальные стратегии лечения.