Алгоритм CheXzero изучил тысячи рентгенограмм грудной клетки и сопровождающие их клинические отчеты, чтобы диагностировать болезни по снимкам на уровне врачей. Об этом заявили эксперты из Гарвардской медицинской школы.
Исследователи натренировали модель на общедоступном наборе, содержащем более 377 000 рентгенограмм грудной клетки и 227 000 соответствующих клинических отчетов. Алгоритм смог самостоятельно связать определенные типы изображений с их описанием. Это позволило избежать необходимости структурировать и вручную аннотировать данные.
Ученые протестировали производительность CheXzero на отдельных датасетах из двух разных учреждений, одно из которых находится в другой стране. Исследователи хотели убедиться, что алгоритм способен сопоставлять изображения с их описаниями, даже если отчеты содержат разную терминологию.
По данным экспертов, ИИ-модель оказалась эффективнее аналогов при диагностике пневмонии, а также поражения и коллапса легких. По точности CheXzero почти сравним с работой радиологов, добавили они.
«Впервые алгоритм извлек уроки из неструктурированного текста и смог соответствовать врачам по эффективности, а также продемонстрировал способность предсказывать множественные заболевания по рентгенограммам пациентов с высокой степенью точности», — заявил соавтор отчета Экин Тиу.
Ученые открыли исходный код проекта для других исследователей.
«Мы надеемся, что алгоритм смогут применить к снимкам компьютерной томографии, МРТ и эхокардиограммам, чтобы научить его обнаруживать более широкий спектр заболеваний в других частях тела», — отметил руководитель проекта Пранав Раджпуркар.
По его мнению, диагностические ИИ-модели, требующие минимального контроля при работе, помогут людям получить медицинскую помощь в странах с дефицитом специалистов.
Напомним, в сентябре американские ученые заявили, что разработают алгоритм искусственного интеллекта для выявления болезней по голосу.
В марте 2021 года исследователи задействовали ИИ для расшифровки рентгенограмм писем трехсотлетней давности.
