От 30% наших современников страдают аллергиями разных видов. Она же, в свою очередь, может стать причиной целого букета неприятных заболеваний. Вы сразу увидите, если она у вас есть. Поэтому прекрасно можно сделать диагностику по изображениям. Особенно если привлечь возможности искусственного интеллекта.
Уже разработано и тестируется специализированное ПО для медицинских целей. Оно может без проблем применяться не только врачами, но и самими пациентами. Диагностика относится к категории неинвазивной. Поэтому абсолютно безвредна.
Аллергия, ты не пройдешь!
Это заболевание имеет массу разновидностей. Также аллергены весьма многочисленны. Кафедра «Интеллектуальные системы в управлении и автоматизации» МТУСИ под патронажем Вороновой Лилии, заведующая данным направлением, с помощью своего магистранта Анвара Баширова проанализировала данный круг вопросов. Было предложено оптимальное решение в виде нейронной сети сверточной категории. Ей по силам с высокой степенью точности классифицировать аллергии и выявлять их наличие у конкретного пациента по фотографии.
Реализацию проекта провели посредством двух архитектур сетей нейронного типа: VGG-16 и
YOLO. Определение симптомов производилось не только локально, но и для общего снимка. Был использован для проверки достоверности методики массив данных, включающий 3345 снимков. Они относились к 8 группам аллергических и иных заболеваний. Это было сделано для чистоты эксперимента. Все изображения были найдены на интернет-ресурсах публичного типа.
Что диагностировал внимательный ИИ?
Предварительно было произведено машинное обучение нейросети с архитектурой VGG-16. Она получила исчерпывающую информацию по медицинской классификации аллергий по полному изображению. YOLO «заточили» на отдельные участки на фото. Требовалось выявить визуальные проявления недуга и определить, чем страдает конкретный пациент.
Высокую степень точности и качества постановки диагноза, который оказался верным, YOLO показала при определении следующих проблем аллергического типа:
1. 98% – аквагенная крапивница;
2. 95% – конъюнктивит аллергический;
3. 100% – дерматит периоральный.
VGG-16 и вовсе удивила исследователей до невозможности. Ей по силам оказалось распознать заболевания с очень заметной симптоматикой:
1. Более 90% – конъюнктивит аллергический;
2. 79% – экзема варикозная;
3. 60% – лишай стригущий.
Уже никто не испытывает и тени сомнений в том, что ИИ и методы машинного обучения – будущее современной науки и медицины. Это крайне перспективный инструмент. Он поможет снизить число неверно поставленных диагнозов, когда речь идет о такой проблеме, как многочисленные аллергии. Новых аллергенов год от года становится всё больше, как и пациентов, неожиданно столкнувшихся с такой неприятной проблемой.
Подписывайтесь на канал.