Одним из основных препятствий для внедрения искусственного интеллекта в медицину специалисты считают сложности с интерпретацией выводов нейросетей: алгоритм предоставляет ответ, однако врач не всегда понимает, почему система пришла к такому решению. Это вызывает недоверие и делает применение таких технологий рискованным.
Сотрудники Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета разработали и запатентовали метод, который автоматически выделяет наиболее важные симптомы и показатели для диагностики заболеваний в электронных медицинских картах. Новый подход уже используется для обучения системы поддержки врачебных решений «Доктор Пирогов», что позволяет более точно распознавать симптомы и оценивать риски для пациентов. В настоящее время команда завершила процесс патентования и занимается настройкой системы, планируя представить результаты на Петербургском международном экономическом форуме, как сообщили в пресс-службе.
В Новосибирском государственном университете отметили, что разработка касается области медицинской информатики и анализа больших объемов медицинских данных. Это алгоритм, который анализирует тысячи деперсонифицированных карт пациентов с аналогичным диагнозом и выявляет среди множества данных те признаки, которые наиболее часто встречаются у больных и существенно влияют на постановку диагноза. Затем с помощью этого метода определяются наиболее информативные симптомы для заданных заболеваний, которые используются в системе поддержки врачебных решений, приводит пресс-служба слова разработчика Владимира Иванисенко.
Метод обработки электронных медицинских карт заключается в преобразовании данных с одинаковым диагнозом в набор бинарных признаков, на которых обучается нейросеть. Она не только выдает прогнозы, но и выделяет ключевые симптомы и показатели (для повышения надежности модель запускается несколько раз и отбираются устойчивые признаки). Это улучшает точность диагностики в системах поддержки решений: врач видит, какие симптомы были определены системой как ключевые, и может сопоставить их со своим опытом. Данный подход универсален и может быть применен в различных системах, а также служит основой для «рискомеров», оценивающих вероятность заболеваний. Ученые полагают, что такие методы в будущем сделают цифровую медицину более надежной и понятной, так как алгоритмы смогут не только прогнозировать, но и объяснять свои выводы.
Информация в статье носит справочный характер и не заменяет консультацию врача. Перед применением рекомендаций обратитесь к специалисту.
Петербургский международный экономический форум пройдет с 3 по 6 июня. Главная тема — «Прагматичный диалог — путь к стабильному будущему». Программа форума будет посвящена формированию новой модели глобального развития в условиях изменений мировой экономики. В программе также предусмотрены Форум МСП, Форум креативных индустрий, Международный молодежный форум «День будущего» и форум «Лекарственная безопасность». В рамках культурной программы пройдет фестиваль «Петербургские сезоны» и традиционные Спортивные игры ПМЭФ.
Организатором форума является Фонд Росконгресс. Генеральный информационный партнер — ТАСС.
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.