Наука и технологии2 мин.

Отечественная нейросеть обошла врачей-онкологов по точности постановки диагноза

Разработку уже приобрели уже несколько европейских стран
Нейросети все больше интегрируются в нашу повседневность. Российские инженеры создали сканнер и ПО, которые могут анализировать образцы тканей с беспрецедентной скоростью и точностью

Искусственный интеллект в Иркутском онкодиспансере применяется для анализа проб, полученных при цитологических исследованиях. Эта «умная» система уже обработала около пяти тысяч препаратов, работая круглосуточно. Она классифицирует пробы по системе «Bethesda» и выдаёт заключение о наличии или отсутствии патологии. Затем врач вмешивается, чтобы подтвердить или опровергнуть мнение искусственного интеллекта, но чаще всего они сходятся во мнении.

Для улучшения диагностики и сокращения нагрузки на медицинский персонал, онкодиспансер приобрёл специальный сканер VisionCytoPap и соответствующее программное обеспечение. Эта система, основанная на искусственном интеллекте, может проводить сканирование и анализ препаратов в кратчайшие сроки. Она помогает выявить патологии, которые могли пропустить врачи при «ручном» исследовании.

Сканер VisionCytoPap автоматически сканирует и анализирует препараты, загруженные на специальную планшетку. За сутки система способна обработать до 200 стёкол. Препараты, вызывающие подозрения нейросети, отмечаются в программе, чтобы врач мог сконцентрироваться на них. Врачи отмечают, что система VisionCytoPap часто оказывается более точной и надёжной, чем человеческий врач. Они также подчёркивают важность постоянного обучения и развития искусственного интеллекта, который, подобно врачам, всю жизнь учится и совершенствуется.

Российская разработка нейросети для анализа цитологических проб привлекла внимание не только внутри страны, но и за её пределами. Система успешно применяется в Швейцарии, Испании, Турции, Таиланде и других странах. Команда разработчиков сотрудничала с ведущими цитологами, чтобы обучить нейросеть на оцифрованных препаратах. Они провели тысячи проверок и корректировок результатов. Процесс разработки и обучения нейросети требует многолетних усилий и постоянного совершенствования, а результаты свидетельствуют о высокой эффективности системы.

Источник:rg.ru