Специалисты Центра искусственного интеллекта Московского государственного университета (МГУ) разработали метод, который автоматически выявляет патологии на компьютерной томографии. В отличие от традиционных систем, которые обучаются на размеченных данных, где врачи заранее указывают, какие болезни должна находить модель, предложенный метод не требует таких наборов. В существующих данных чаще всего присутствуют только отдельные заболевания, что затрудняет создание универсальных систем.
Авторы нового подхода рассматривают обнаружение патологий как задачу выявления аномалий. Поскольку патологические изменения встречаются реже, чем нормальные структуры, модель обучается находить участки, которые статистически отличаются от нормы.
Мы исследовали возможность выявления патологических изменений без использования размеченных медицинских данных. Такой подход позволяет обучать модели на больших массивах КТ-изображений и использовать статистические различия между нормальными и аномальными структурами.
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.