Елена Баранова | -2 ч. -49 мин. назад
Искусственный интеллект стал мощным диагностическим инструментом, облегчающим работу медиков.
Ученики ИТ-класса школы №2065 работают над созданием нейросети для диагностики на ранней стадии рака молочной железы. Для разработки школьного проекта Российский научный центр рентгенорадиологии (РНЦРР) предоставил пять тысяч маммологических снимков.
Искусственный интеллект стал мощным диагностическим инструментом, облегчающим работу медиков. В московских поликлиниках сервис «Система поддержки принятия врачебных решений» помогает врачам ставить предварительный диагноз. Таким образом, синергия ИИ и работа врача дает положительный эффект: уменьшает время приема пациентов, увеличивает точность диагностики, снижает нагрузку на медперсонал.
Ученики школы №2065 не остались в стороне от трендов столичной медицины. Десятиклассники Никита Тюрин, Федор Котов и Александр Маликов занялись разработкой нейросетей для диагностики рака молочной железы, которое входит в пятерку смертельных злокачественных опухолей в мире и в России. Основной же способ борьбы с которым считается выявление на ранних стадиях.
По словам научного руководителя проекта, учителя информатики школы №2065 Анны Резниковой, на первом этапе работы юные программисты провели анализ существующих возможностей диагностики рака. Школьники сравнили два метода – интерпретация снимков с помощью статистических моделей и при помощи искусственного интеллекта. Оказалось, что статистические модели, которые описывают массив данных математическими вычислениями, дают около 80% достоверных результатов, а обученная нейросеть – 93-95%.
Эти данные и подтолкнули команду школы №2065 разработать собственную нейросеть, куда будет загружено около 5 тысяч маммографических снимков, которые для школьного проекта предоставил Российский научный центр рентгенорадиологии (РНЦРР). Каждый снимок в двух проекциях сопровождается описанием врача (размеры, расположение новообразования), с указанием диагноза: дисплазия, доброкачественная опухоль, злокачественное образование, предраковое состояние и т.п.
Ребята выбрали модель, архитектуру нейросети, создали обучающую выборку, уменьшили качество снимков, чтобы нейросеть работала быстрее. Подготовительная работа уже закончена и в следующем учебном году школьники напишут и обучат нейросеть, что поможет врачам более качественно и быстро определять наличие опухоли.
