ИИ оказался неэффективен в анализе рентгеновских снимков
![ИИ оказался неэффективен в анализе рентгеновских снимков ИИ оказался неэффективен в анализе рентгеновских снимков](/upload/iblock/eac/da797og52ck3ibnef8g8iw2ywvoos361/Skrinshot-08_07_2024-164844.png)
ИИ оказался неэффективен в анализе рентгеновских снимков
Для проверки эксперимента сотрудники медицинского центра Beth Israel Deaconess в Бостоне обучили ИИ предсказывать по снимкам, имеется ли у пациентов одно из трёх состояний: скопление жидкости в легких, коллапс лёгкого или увеличение сердца
Эффективность прогнозирования зависит от данных, используемых для обучения генеративной модели. Например, если ИИ обучался на одних и тех же типах пациентов в рамках одной больницы, данные становятся не совсем точными. Но ситуация меняется, если нейросети «скармливают» данные о пациентах из разных больниц.
При анализе пациентов сразу из пяти больниц авторы эксперимента обнаружили, что в некоторых случаях нейросети демонстрировали неточность в прогнозах. Это особенно критично, если медицинский персонал одной больницы использует генеративную модель, обученную на данных других больниц.