Разработана технология, которая помогает обучать медицинские нейросети распознавать редкие заболевания

Студент Российского технологического университета (МИРЭА) разработал систему на основе искусственного интеллекта, которая создает реалистичные рентгеновские снимки для обучения медицинских нейросетей, сообщает научно-информационный портал «Поиск».

Для обучения медицинского искусственного интеллекта необходимы тысячи снимков каждой патологии. Однако при редких заболеваниях собрать такой объем данных практически невозможно, поэтому для их распознавания обычно не хватает данных.

Новая технология помогает решить эту проблему, создавая качественные синтетические изображения по текстовому описанию. Она способна сгенерировать рентгеновский снимок всего за 15 миллисекунд. При этом почти 95% созданных изображений были признаны клинически корректными. Специальный модуль дополнительно проверяет снимки и выявляет возможные ошибки.

Тестирование показало, что технология способна генерировать снимки сложных случаев, включая последствия травм, операций и сочетания нескольких заболеваний. Нейросеть, дообученная на таких изображениях, стала лучше выявлять редкие патологии. Точность диагностики выросла примерно на 9% по сравнению с моделью, которая обучалась только на реальных данных.

Как отметил научный руководитель проекта, данная технология может стать важным шагом в развитии медицинского искусственного интеллекта и помочь врачам точнее диагностировать редкие заболевания.