Репост из: Технологические конкурсы Up Great
🧑🏼⚕️ Учёные из Университета Чарльза Дарвина представили модель искусственного интеллекта TD-CNNLSTM-LungNet, которая диагностирует заболевания лёгких с точностью 96,57% по видеозаписям УЗИ. Она определяет не только наличие патологии, но и её природу, различая пневмонию, COVID-19 и другие болезни.
Что отличает эту разработку от других подобных решений, так это её способность предоставлять врачам объяснение своих выводов. TD-CNNLSTM-LungNet визуализирует данные с помощью тепловых карт, показывающих, какие области изображения наиболее значимы для постановки диагноза. Такой подход не только укрепляет доверие к модели, но и упрощает процесс верификации результатов специалистами. Например, врач может увидеть, что именно модель «заметила» в области лёгких и принять более взвешенное решение.
Модель объединяет две технологии: свёрточные нейронные сети для анализа изображений и LSTM для учёта временных изменений в данных. Это позволяет анализировать не статичные снимки, а именно динамику, что особенно важно для УЗИ.
В будущем разработчики планируют адаптировать TD-CNNLSTM-LungNet для анализа данных других форматов — рентгеновских снимков и КТ.
👨⚕️ Отметим, что в прошлом году завершился технологический конкурс НТИ Up Great AI’m Doctor, участники которого разрабатывали интеллектуальную систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которая по эпикризу пациента самостоятельно ставила заключительный клинический диагноз, выявляла осложнения и сопутствующие заболевания и также обосновывала свои выводы. Победитель конкурса — команда Humarin, продемонстрировала 100% точность по нозологии «Вирусная пневмония».
📸: CDU
Подписывайтесь 👉Технологические конкурсы НТИ Up Great
#Зарубежный_опыт
Что отличает эту разработку от других подобных решений, так это её способность предоставлять врачам объяснение своих выводов. TD-CNNLSTM-LungNet визуализирует данные с помощью тепловых карт, показывающих, какие области изображения наиболее значимы для постановки диагноза. Такой подход не только укрепляет доверие к модели, но и упрощает процесс верификации результатов специалистами. Например, врач может увидеть, что именно модель «заметила» в области лёгких и принять более взвешенное решение.
Модель объединяет две технологии: свёрточные нейронные сети для анализа изображений и LSTM для учёта временных изменений в данных. Это позволяет анализировать не статичные снимки, а именно динамику, что особенно важно для УЗИ.
В будущем разработчики планируют адаптировать TD-CNNLSTM-LungNet для анализа данных других форматов — рентгеновских снимков и КТ.
👨⚕️ Отметим, что в прошлом году завершился технологический конкурс НТИ Up Great AI’m Doctor, участники которого разрабатывали интеллектуальную систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР), которая по эпикризу пациента самостоятельно ставила заключительный клинический диагноз, выявляла осложнения и сопутствующие заболевания и также обосновывала свои выводы. Победитель конкурса — команда Humarin, продемонстрировала 100% точность по нозологии «Вирусная пневмония».
📸: CDU
Подписывайтесь 👉Технологические конкурсы НТИ Up Great
#Зарубежный_опыт