Штучний інтелект допомагає діагностувати захворювання

Для правильної діагностики захворювань потрібні роки медичної підготовки. Діагностика часто є важким, трудомістким процесом. У багатьох сферах попит на експертів значно перевищує наявну пропозицію. Це створює навантаження на лікарів і часто затримує життєво-важливу діагностику пацієнтів. 

Машинне навчання – особливо алгоритми глибокого навчання – останнім часом досягло величезного прогресу в автоматичному діагностуванні захворювань, зробивши діагностику більш дешевою та доступною.

Алгоритми машинного навчання можуть навчитися бачити закономірності аналогічно тому, як їх бачать лікарі. Ключова відмінність полягає в тому, що алгоритмам потрібно багато конкретних прикладів – багато тисяч – для того, щоб навчитися. І ці приклади мають бути акуратно оцифровані – машини не можуть читати між рядків у підручниках.  

Тому машинне навчання особливо корисне в тих областях, де діагностична інформація, яку вивчає лікар, уже оцифрована.

Як от:

• Виявлення раку легенів або інсультів  на основі компютерної томографії (КТ).
• Оцінка ризику раптової серцевої смерті або інших серцевих захворювань на основі електрокардіограм та МРТ серця.  
• Класифікація уражень шкіри на зображеннях шкіри .
• Знаходження показників діабетичної ретинопатії на очних зображеннях.

Оскільки в цих випадках є багато даних, алгоритми стають настільки ж хорошими в діагностиці, як і експерти. Різниця полягає в тому, що алгоритм може робити висновки за долі секунди, і його можна недорого використовувати у всьому світі. Незабаром усі та скрізь зможуть отримати доступ до однакової якості провідного фахівця з радіологічної діагностики та за низьку ціну, яким буде штучний інтелект.