Искусственный интеллект наравне с рентгенологами справляется с выявлением туберкулёза

Искусственный интеллект наравне с рентгенологами справляется с выявлением туберкулёза
Читайте нас: Яндекс новости

Источники: | www.foxbusiness.com

Помимо COVID-19, туберкулёз является основной причиной смертности во всем мире, несмотря на большой опыт предотвращения и лечения этого заболевания.
Искусственный интеллект наравне с рентгенологами справляется с выявлением туберкулёза
Автор:
involta technologies
involta technologies

Помимо COVID-19, туберкулёз является основной причиной смертности во всем мире, несмотря на большой опыт предотвращения и лечения этого заболевания.

Вопреки рекомендациям ВОЗ использовать рентгенографию грудной клетки для выявления вероятных случаев туберкулёза, на сегодняшний момент во многих медучреждениях не хватает квалифицированных рентгенологов для интерпретации результатов. В исследовании, опубликованном в журнале Radiology, исследователи из Google вместе с коллегами из Индии, Южной Африки и Замбии показали, что разработанными ими алгоритм обучения искусственного интеллекта (ИИ) может выявлять случаи туберкулёза по рентгенограммам грудной клетки так же эффективно, как это делали бы радиологи. О новом методе выявления туберкулёза пишет издание IEEE Spectrum.

Для разработки алгоритма ИИ исследователи использовали более 165 000 рентгенограмм грудной клетки, полученных от 22 000 пациентов больниц европейских стран, Китая, Индии, Южной Африки и Замбии. Сам ИИ состоял из трёх компонентов: системы кадрирования, которая помогала алгоритму анализировать правильную часть изображения, интеллектуальной процедуры анализа изображения и заключительной части, которая объединяла их для принятия окончательного решения. Алгоритм сортирует изображения и распределяет их на три категории: "норма", "туберкулёз" или "не норма и не туберкулёз".

Анализ результатов рентгенограмм таким методом поможет даже тем пациентам, которые хоть и не болеют туберкулёзом, но всё же нуждаются в медицинской помощи. Кроме того, исследователи заявили, что категория «не норма и не туберкулёз» также повысила точность их алгоритма при выявлении отклонений, характерных для туберкулёза.

Чтобы протестировать алгоритм, исследователи изучили медицинские карты около 1200 пациентов из четырёх разных стран, а также отдельный набор данных о примерно 1000 человек из сообщества золотодобытчиков в Южной Африке. Исследователи сравнили точность ИИ с интерпретацией девятерых рентгенологов из Индии и пятерых — из США. В большинстве случаев ИИ давал схожие с рентгенологами результаты.

Наверх