Специалисты из Университета Иннополис, совместно с международной группой исследователей, представили инновационную модель на базе искусственного интеллекта (ИИ), способную лучше понимать выводы системы о патологиях органов на рентгеновских снимках.
Они использовали метод обучения на мультимодальных данных, включая изображения и текстовые описания. Этот подход обеспечивает более глубокое понимание причин системных выводов.
Модель позволяет избежать ручной разметки обучающих примеров, автоматически выделяя ключевые элементы в процессе обучения. Команда использовала более 18,6 тысяч рентгеновских снимков органов, а также текстовые аннотации и врачебные заключения.
Исследование, проведенное совместно с учеными из Копенгагенского и Эдинбургского университетов, призвано улучшить интерпретируемость решений ИИ в медицинской сфере. Результаты экспериментов подтвердили, что новый подход повышает устойчивость моделей глубокого обучения.