Исследователи из Кардиффского университета разработали уникальную систему на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая имитирует взгляд радиологов при анализе медицинских изображений, таких как маммограммы. Эта технология, как утверждают ученые, способна повысить точность и скорость диагностики, что может привести к более раннему выявлению рака груди.
Команда ученых из Школы компьютерных наук и информатики Кардиффского университета также надеется, что их система поможет решить проблему нехватки радиологов в Великобритании за счет использования технологии в обучении и подготовке специалистов.
Для создания этой системы исследователи использовали сложный алгоритм, известный как сверточная нейронная сеть (CNN), который был специально разработан для моделирования работы нейронов зрительной коры мозга, отвечающих за управление взглядом. CNN позволяет анализировать изображения и выделять важные элементы для диагностики.
Исследование проводилось в сотрудничестве с радиологами из трех больниц NHS: Breast Test Wales, Университетской больницы Уэльса и Детской больницы Грейт Ормонд Стрит. Результаты работы, опубликованные в журнале IEEE Transactions on Multimedia, показали, что система ИИ может с высокой точностью предсказывать области изображения, на которые радиологи обращают внимание при подготовке диагноза.
«При всех вызовах, с которыми сталкивается Национальная служба здравоохранения (NHS), важно использовать возможности ИИ и анализа данных для поиска решений», — говорит доктор Хантао Лю, соавтор исследования и преподаватель Школы компьютерных наук и информатики Кардиффского университета. Он также получил почетную исследовательскую должность в NHS Wales и разрабатывает стратегию внедрения ИИ в радиологические отделения Уэльса.
Консультант радиолог Университетской больницы Уэльса, доктор Ричард Уайт, который принимал участие в исследовании, отметил, что система может помочь сортировать снимки, выделяя те, которые требуют немедленного анализа, что может существенно сократить списки ожидания.
Исследователи также полагают, что следующим шагом в клиническом применении ИИ могут стать системы, помогающие принимать решения. Это позволит ИИ еще больше соответствовать действиям врачей в реальной практике.