Нові досягнення в галузі штучного інтелекту для клінічного застосування

Дослідники з Radboudumc допомогли просунути штучний інтелект (ШІ) в клінічному середовищі після демонстрації того, як ШІ може діагностувати проблеми подібно до лікаря, а також показали, як він доходить до діагнозу. ШІ вже грає роль у цьому середовищі, використовується для швидкого виявлення аномалій, які можуть бути позначені як хвороба експертами.

ШІ в клінічному середовищі

Штучний інтелект все частіше використовується для діагностики медичних зображень. Що традиційно робив лікар, вивчаючи рентген або біопсію для визначення аномалій, тепер можна зробити за допомогою ШІ. За допомогою глибокого навчання ці системи можуть самостійно діагностувати, часто будучи такими ж точними, як і лікарі.

Системи не досконалі, однак. Однією з проблем є те, що ШІ не демонструє, як він аналізує зображення та доходить до діагнозу. Інша проблема полягає в тому, що вони нічого не роблять додатково, тобто зупиняються після досягнення певного діагнозу. Це може привести до того, що система пропустить деякі аномалії, навіть якщо діагноз правильний.

У цьому сценарії лікар-клініцист краще спостерігає за пацієнтом, рентгеном або іншими зображеннями в цілому.

Досягнення в галузі ШІ

Ці проблеми ШІ в клінічному середовищі зараз вирішуються дослідниками. Крістіна Гонсалес Гонсало – аспірантка групи досліджень та діагностичного аналізу зображень A-eye в Radboudumc.

Гонсало розробила новий метод діагностичного ШІ, використовуючи сканування очей, яке виявило аномалії сітківки. Конкретні аномалії легко виявляються людьми та ШІ і часто зустрічаються групами.

У випадку системи ШІ вона діагностує одну або кілька аномалій і зупиняється, демонструючи один з недоліків використання такої системи. Для вирішення цієї проблеми Гонсало розробила процес, при якому ШІ переглядає зображення кілька разів. Коли це робиться, він вчиться ігнорувати місця, які вже були розглянуті, що дозволяє йому виявити нові. Крім того, ШІ також виділяє підозрілі області, роблячи весь діагностичний процес більш прозорим для спостереження людьми.

Цей новий метод відрізняється від традиційних систем ШІ, які використовуються в цих умовах, які базуються на одному оцінюванні сканування очей. Тепер дослідники можуть побачити, як нова система ШІ дійшла до діагнозу.

Для ігнорування вже виявлених аномалій система ШІ цифровим способом заповнює їх здоровими тканинами з аномалій. Діагноз потім робиться на основі всіх оцінювальних раундів, які складаються разом.

Дослідження показало, що ця нова система покращила чутливість виявлення діабетичної ретинопатії та вікової макулярної дегенерації на 11,2+/-2,0%.

Ця нова система може суттєво змінити використання ШІ при діагностиці захворювань на основі аномалій, а найбільшим досягненням є нова прозорість, яку вона може демонструвати під час цього процесу. Ця прозорість дозволить зробити ще більше майбутніх коригувань та досягнень, з кінцевою метою створення системи ШІ, яка могла б діагностувати проблеми набагато точніше та швидше, ніж найкращі людські експерти в галузі. Все це також може привести до більш довірчої системи, що可能 призведе до широкого впровадження її в галузі.