Разработка, производство и продажа медицинских аппаратов

Новости

Диагностирование опухоли мозга нейросетью станет эффективнее

28.09.2018
Искусственный интеллект (далее ИИ) уже регулярно применяют для проведения диагностики различных состояний организма человека. Но прежде чем ИИ начнёт действовать, её необходимо обучить. Ранее, всегда для обучения ИИ процессу диагностирования, использовали реальные медицинские случаи. Теперь всё изменится в связи с найденным необычным решением компании-гиганта Nvidia. Речь идёт о диагностировании рака мозга человека. Теперь ИИ, созданный Nvidia, сам воспроизводит МРТ снимок раковой опухоли, который будет служить учебником для другого ИИ. Примечательно, что такой подход оказался весьма эффективным.

Разработчики компании Nvidia, проведя совместную исследовательскую работу с работниками из клиники Майо, одного из самых крупных частных научно-медицинских центров США, вынесли предположение, что вместо долгого и малоэффективного процесса сбора данных о многочисленных патологиях человеческого организма, можно попытаться научить ИИ самостоятельно воссоздавать МРТ снимки для обучения других ИИ.
«Мы впервые научились создавать изображения, которые можно использовать для обучения нейронных сетей. Система ИИ разработана при помощи библиотеки глубокого обучения PyTorch и обучена на базе платформы Nvidia DGX.» — говорит старший научный сотрудник Nvidia Ху Чан, ведущий автор работы.
Разберёмся в принципе работы такого метода. Обучение проходит в два этапа. На первом этапе работает двухсоставная генеративно-дискриминтативная нейронная сеть. Генеративная часть ИИ создаёт МРТ снимки. Затем дискриминтативная часть анализирует созданные ранее изображения и сверяет их оригинальными снимками МРТ, отсеивая неправдоподобные. На втором этапе искусственно созданные МРТ снимки перемешивают с настоящими снимками, и такая смесь отправляется на изучение второй ИИ, которая и будет производить диагностику.

Такой подход к обучению нейросети показал хорошие результаты, подняв точность обнаружения рака мозга до 80%, в то время как обучение на одних лишь подлинных снимках показывает результат на 14% меньше.

Однако, некоторые специалисты обеспокоенны таким способом обучения ИИ. Они говорят, что возможен вариант, когда генеративно-дискриминтативная нейросеть совершит ошибку и допустит создание некорректных снимков, что в свою очередь приведёт к неправильной работе диагностирующей ИИ.
Switch The Language