25.03.2020
Искусственный интеллект определяет рак груди лучше, чем врачи
Международная команда исследователей, в которую вошли ученые Имперского колледжа Лондона и сотрудники сервиса Google Health, научила искусственный интеллект определять злокачественную опухоль молочной железы по рентгеновским снимкам. Для обучения было использовано 29 000 рентгенограмм.
По качеству диагностики компьютер сравнили с шестью специалистами-радиологами, и он справился с задачей лучше, чем каждый из них. Он был так же точен, как команда из двух радиологов (в Великобритании диагноз ставится на основании заключения двух специалистов). Искусственный интеллект на 1,2% реже выносил ложноположительный диагноз, чем специалист-человек, и на 2,7% реже делал ошибочное заключение об отсутствии рака.
Как объясняют ученые, искусственный интеллект не сможет заменить человека полностью, однако способен существенно освободить время врача. Важно, что компьютер не устает и может работать круглосуточно.
Директор британской организации по исследованию рака Cancer Research UK Сара Хиом в интервью BBC сказала: «Это многообещающее исследование, позволяющее предположить, что в будущем тестирование на онкологические заболевания будет более эффективным. Это означает меньше ожидания и нервов для пациентов и более точные результаты».
По качеству диагностики компьютер сравнили с шестью специалистами-радиологами, и он справился с задачей лучше, чем каждый из них. Он был так же точен, как команда из двух радиологов (в Великобритании диагноз ставится на основании заключения двух специалистов). Искусственный интеллект на 1,2% реже выносил ложноположительный диагноз, чем специалист-человек, и на 2,7% реже делал ошибочное заключение об отсутствии рака.
Как объясняют ученые, искусственный интеллект не сможет заменить человека полностью, однако способен существенно освободить время врача. Важно, что компьютер не устает и может работать круглосуточно.
Директор британской организации по исследованию рака Cancer Research UK Сара Хиом в интервью BBC сказала: «Это многообещающее исследование, позволяющее предположить, что в будущем тестирование на онкологические заболевания будет более эффективным. Это означает меньше ожидания и нервов для пациентов и более точные результаты».
