Исследователи из Калифорнийского университета в журнале Cell представили миру свое революционное решение в области искусственного интеллекта. Созданная ими платформа может не только обнаруживать, но и диагностировать заболевания, связанные с дегенерацией сетчатки глаза. Это было достигнуто, среди прочего, путем изменения системы обучения компьютера.
В настоящее время мы можем доверять искусственному интеллекту в таких областях, как самостоятельная парковка автомобиля, но полагаться на него в таких сложных ситуациях, как медицинские диагнозы, до сих пор не было обычной практикой. Ученые из Калифорнийского университета хотят это изменить - созданная ими платформа с использованием искусственного интеллекта может не только диагностировать и различать два самых популярных заболевания сетчатки (дегенерация желтого пятна и диабетический отек желтого пятна), но и оценивать серьезность заболевания.
Ключ к этому успеху - изменение способа обучения ИИ. Исследователи использовали новый специфический тип машинного обучения под названием «трансферное обучение». Феномен трансфертного обучения в медицине заключается в том, что он позволяет передавать знания из одной области заболевания в другую, повышая точность диагностики и сокращая время, необходимое для обучения. На данный момент платформа уже поглотила 200 тысяч. КТ сетчатки и в течение 30 секунд может определить, нуждается ли пациент в лечении. Эффективность диагностики составляет около 95%, что авторы сравнивают с точностью хорошо подготовленного офтальмолога. Более того, это также сделало процесс диагностики максимально прозрачным, так что даже пациенты, не знакомые с технологиями, могут доверять ему. Компьютер постоянно показывает, на какую область он смотрит и на основании чего ставит диагноз.
Использование системы трансферного обучения позволяет калифорнийскому искусственному интеллекту диагностировать рентген грудной клетки и с 90 процентами. точно отличить вирусную пневмонию от бактериальной. Ближайший план создателей - применить его и в других областях медицины, потому что, по их мнению, каждый раз при увеличении базы данных эффективность диагностики увеличивается. Наконец, цель - показать врачам, что искусственный интеллект - ценный инструмент, позволяющий улучшить работу, а пациентам - что быстрый и точный диагноз, поставленный компьютером, позволит им быстрее пройти необходимое лечение.
