Туберкулёз остаётся одной из самых опасных инфекций в мире. Для его раннего выявления врачи используют рентген, но анализ снимков требует высокой квалификации и времени. Учёные МГУ нашли способ сделать этот процесс быстрее и надёжнее, «прокачав» искусственный интеллект.
Проблема: ИИ тоже нужна хорошая школа
Искусственный интеллект помогает врачам искать признаки болезней на снимках, но его точность сильно зависит от «обучения». Чем больше разнообразных рентгенограмм он изучит, тем лучше будет работать. Часто проблема именно в недостатке данных для тренировки — качественных размеченных снимков, особенно редких патологий, может быть мало.
Решение: создавать учебные материалы для ИИ
Учёные из междисциплинарной школы МГУ «Мозг, когнитивные системы, искусственный интеллект» предложили оригинальный метод. Они используют специальный алгоритм FABEMD, который умеет создавать новые, синтетические рентгеновские изображения.
Как это работает:
- Алгоритм «очищает» снимки, убирая лишние фоновые структуры.
- При этом он точно сохраняет все важные детали, указывающие на заболевание.
- В итоге получаются новые, слегка изменённые, но реалистичные изображения, на которых ИИ может тренироваться.
Результат: точнее и надёжнее
Когда такие «учебные материалы» добавили к реальным снимкам для обучения нейросетей, их точность в диагностике туберкулёза возросла. Особенно заметный эффект — при работе с небольшими или сложными наборами данных. ИИ стал лучше распознавать болезнь и устойчивее работать с разными по качеству снимками.
Будущее: не только лёгкие
Технология, созданная в МГУ, не ограничивается туберкулёзом. Её можно применять для диагностики других лёгочных заболеваний, в онкологии, офтальмологии и везде, где не хватает данных для обучения медицинского ИИ. Это может стать серьёзным шагом к тому, чтобы точная и быстрая диагностика стала доступна по всему миру.