Новый искусственный интеллект распознает 97% заболеваний легких и может отличить пневмонию от COVID-19
27.01.2025
Модель, разработанная исследователями из австралийского Университета Чарльза Дарвина (CDU), Объединенного международного университета и Австралийского католического университета (ACU), способна выявлять определенные закономерности различных заболеваний легких, превосходя предыдущие инструменты ИИ, которые были протестированы на тех же наборах данных УЗИ.
Модель также объясняет рентгенологам, почему она приняла те или иные решения, что позволяет им легче перепроверить результаты и понимать их. Эта модель помогает врачам быстро и точно диагностировать заболевания легких, поддерживает их в принятии решений, экономит время и служит ценным инструментом обучения.
Используя ультразвуковые видеозаписи существующих наборов данных, модель превзошла существующие диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта, которые в настоящее время дают результаты около 90–92%.
Новый искусственный интеллект распознает 97% заболеваний легких и может отличить пневмонию от COVID-19
Новая революционная модель искусственного интеллекта способна обнаружить различные заболевания легких по видеозаписям УЗИ с точностью 96,57%. И даже способна различать, вызваны ли отклонения пневмонией, COVID-19 или другими состояниями.Модель, разработанная исследователями из австралийского Университета Чарльза Дарвина (CDU), Объединенного международного университета и Австралийского католического университета (ACU), способна выявлять определенные закономерности различных заболеваний легких, превосходя предыдущие инструменты ИИ, которые были протестированы на тех же наборах данных УЗИ.
Модель также объясняет рентгенологам, почему она приняла те или иные решения, что позволяет им легче перепроверить результаты и понимать их. Эта модель помогает врачам быстро и точно диагностировать заболевания легких, поддерживает их в принятии решений, экономит время и служит ценным инструментом обучения.
Команда объединила два типа моделей ИИ, подчеркнув, насколько адаптивна эта технология для диагностических нужд. Одна из них, известная как сверточная нейронная сеть, ищет закономерности в изображениях или кадрах, фокусируясь на мельчайших изменениях на уровне пикселей, которые человеческий глаз легко может пропустить при изучении сканов.
Затем модель долговременной краткосрочной памяти (LSTM) использует эту информацию и помещает ее в более широкий контекст, анализируя данные от первой модели в контексте течения времени, «забывая» нерелевантные данные.
Благодаря симбиозу, новая гибридная модель, известная как TD-CNNLSTM-LungNet, способна с невероятной точностью выявлять отклонения, а затем объяснять причины проблемы. Датаизм на пике развития. Более того, модель может определить признаки пневмонии, COVID-19, других заболеваний легких или определить, что легкие в норме.
Избирательность означает, что этот искусственный интеллект в медицине выявляет очень мало ложноотрицательных результатов, что важно при лечении срочных заболеваний легких.
Используя ультразвуковые видеозаписи существующих наборов данных, модель превзошла существующие диагностические инструменты на основе искусственного интеллекта, которые в настоящее время дают результаты около 90–92%.