Точность выдаваемого результата на данный момент составляет 80%.
Студент воронежского государственного университета Роман Костюченко написал программу, позволяющую выявить пневмонию и ее тип у заболевшего.
По словам студента, он занимался этой программой в рамках своей выпускной магистерской работы на факультете прикладной математики, информатики и механики. Основная задача его исследования состояла не только в непосредственном выявлении вирусной пневмонии, но и в том, чтобы отличать ее от бактериальной.
— Тема моей выпускной бакалаврской работы – «Разработка системы распознавания пневмонии на рентгеновских снимках». Выбрал ее совместно с научным руководителем. Изначально хотел тематику с медицинским уклоном. Ирина Леонидовна предложила свои варианты, я нашел несколько своих. В итоге было решено остановиться на работе с изображениями. Мне предстояло разработать систему, которая бы диагностировала на рентгеновских снимках легких наличие или отсутствие пневмонии, и, при её наличии, определяла тип – бактериальная она или вирусная. В ходе создания системы я рассматривал общие задачи медицинской диагностики, принцип работы нейронных сетей, изучал опыт использования нейронных сетей в других медицинских проектах. В итоге мне удалось создать систему на основе технологии сверточных нейронных сетей, которая распознаёт на рентгеновских снимках легких либо отсутствие пневмонии, либо ее вид. Как раз в рамках магистерской работы хотелось бы найти новые решения и технологии для повышения точности прогнозирования, — рассказал Роман Костюченко.
Студент также отметил, что внедрять в массы данный алгоритм пока рано, поскольку это требует огромной ответственности как от разработчиков, так и от врачей.
— Искусственный интеллект видит чуть лучше, чем глаз рентгенолога. Сейчас всех с подозрением на вирусную пневмонию отправляют на КТ. Если диагноз подтвердится, обследование делают несколько раз для анализа динамики заболевания. А ведь это огромная лучевая нагрузка на организм – в сотни раз выше, чем при обычном цифровом рентгене, — прокомментировала его слова Ирина Каширина, научный руководитель проекта.
На данный момент точность работы программы составляет 80%, однако разработчики не собираются останавливаться на достигнутом.
Напомним, что ранее Николай Базаров, другой студент ПММ, совместно с
французской командой CFA Stephenson разработал онлайн-карту, позволяющую отследить распространение коронавирусной инфекции по всему земному шару.
Фото - vk.com/roman_kostyuchenko.
#лучшедома
#лучшедома
2015
53
1212
