ИИ улучшил анализ медицинских изображений

AutoPET продемонстрировал, как алгоритмы глубокого обучения могут находить опухолевые поражения на изображениях, полученных с помощью позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и компьютерной томографии (КТ). Эти методы важны для диагностики рака, так как позволяют определить расположение, размер и тип опухолей, что критично для выбора правильной терапии.

В соревновании команды использовали аннотированные данные ПЭТ/КТ для обучения своих моделей. Лучшие алгоритмы, работающие на основе многослойных нейронных сетей, показали, что автоматизация способна находить опухоли точнее, чем вручную.

По словам ученых, объединение нескольких алгоритмов оказалось более эффективным, чем использование одного. Однако, чтобы внедрить такие системы в клиническую практику, требуется дополнительная работа. Необходимо улучшить алгоритмы, чтобы они стали устойчивыми к внешним факторам и подходили для повседневного использования.