Штучний інтелект вже може діагностувати захворювання сітківки очей

Дослідники з Каліфорнійського університету в журналі Cell опублікували світові своє проривне рішення у галузі штучного інтелекту. Створена ними платформа може не тільки виявляти, а й діагностувати захворювання, пов’язані з дегенерацією сітківки ока. Вони досягли цього, серед інших змінивши систему навчання комп’ютера.

В даний час ми можемо довіряти штучному інтелекту в таких сферах, як самостійне паркування автомобіля, але покладатись на нього в таких складних ситуаціях, як медичний діагноз, наразі не є звичайною практикою. Вчені з Каліфорнійського університету хочуть це змінити - платформа, яку вони створили за допомогою штучного інтелекту, може не тільки діагностувати та розрізняти два найпоширеніші захворювання сітківки (дегенерація жовтої плями та діабетичний макулярний набряк), а й оцінювати тяжкість захворювання.

Ключем до цього успіху стала зміна способу навчання ШІ. Дослідники застосували новий специфічний тип машинного навчання, який називається "навчання за допомогою трансферу". Феномен трансфертного навчання в медицині полягає в тому, що він дозволяє переносити знання з однієї області хвороби на іншу, підвищуючи точність діагностики, одночасно скорочуючи час, необхідний для навчання. На даний момент платформа вже поглинула 200 тисяч. КТ сітківки і протягом 30 секунд може визначити, чи потребує пацієнт лікування. Ефективність діагностики становить близько 95%, що автори порівнюють з точністю добре навченого офтальмолога. Більше того, процес діагностики був максимально прозорим, так що навіть пацієнти, не знайомі з технологіями, могли йому довіряти. Комп’ютер на постійній основі показує, яку область він розглядає, і на якій основі ставить діагноз.

Використання системи навчання трансферу дозволяє каліфорнійському штучному інтелекту діагностувати рентген грудної клітки на 90 відсотків. точно розрізняти вірусну та бактеріальну пневмонію. Найближчий план творців - використовувати його і в інших областях медицини, оскільки, на їх думку, з кожним збільшенням бази даних ефективність діагностики зростатиме. Нарешті, мета - показати лікарям, що штучний інтелект є цінним інструментом, який дозволяє їм покращити свою роботу, а пацієнтам - що швидкий і точний діагноз, встановлений комп’ютером, дозволить швидше пройти необхідне лікування.