Специалисты Стэнфордского университета разработали компьютерный алгоритм на основе глубокого обучения, который превзошел опытных радиологов в диагностике пневмонии по рентгеновским снимкам.

“Интерпретация рентгеновских снимков для диагностики патологий вроде пневмонии очень сложный процесс, в связи с чем бывают частые ошибки в диагнозах, - говорит Пранов Раджпуркар, один из авторов работы. - Нас заинтересовала возможность создания алгоритма машинного обучения, который способен на основе сотен тысяч снимков научиться ставить диагноз высокой точности”.

Алгоритм CheXNet обучался на основе данных из открытой базы Национального института здоровья, состоящей из 112 тысяч снимков с указаниями диагноза. Спустя неделю обучения, алгоритм способен диагностировать 10 патологий, отмеченных на рентгенах, точнее, чем в базе данных. А уже через месяц он смог обнаружить все 14, превзойдя в точности обнаружения специалистов.

Популярные статьи сейчас
Вместо молодежи пойдут пенсионеры: как изменится мобилизация "Six–seven" захватил школы: что на самом деле означает странный мем, от которого сходят с ума дети Комиссия при обмене "белых долларов": украинцам объяснили, законно ли это Каждый кВт на 60% дороже: для кого изменится стоимость света в мае
Показать еще

Кроме того, ученые создали инструмент, накладывающий на рентгеновский снимок нечто вроде температурной карты, однако вместо тепла цвета указывают области возможного появления болезни.

Ранее портал "Знай.ua" сообщил, что Черная дыра заменит Солнце.