Московские специалисты создали методологию по подготовке медицинских наборов данных для тестирования нейросетей по анализу лучевых исследований. С помощью обезличенных рентгенологических снимков с признаками заболеваний умные алгоритмы учатся самостоятельно находить патологии. Рекомендации предназначены для врачей любых специальностей, которые организуют и проводят разметку медицинских наборов данных. Подготовленные подходы позволят повсеместно унифицировать разработку датасетов, обеспечить их качество, а также ускорить внедрение искусственного интеллекта в медицине для анализа исследований пациентов.

Безопасность и качество работы нейросетей напрямую обусловлена наборами данных, поэтому процесс их формирования требует понятной методологии для специалистов. Эти методические рекомендации стали результатом объединения мировых практик и собственного опыта Центра диагностики и телемедицины Депздрава по внедрению сервисов искусственного интеллекта.

Методология разработана и апробирована в ходе выполнения московского эксперимента по использованию технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и научно-исследовательской работы «Научное обоснование методологии применения и способов оценки качества (искусственного интеллекта) в диагностике». Она содержит описание практических подходов при планировании и создании наборов данных, необходимых для апробации и применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении.

Московский эксперимент – крупнейшее в мире научное исследование медицинского искусственного интеллекта. Сегодня в эксперименте более 40 сервисов по 19 клиническим направлениям, почти за три года нейросети проанализировали уже более 8,5 миллиона изображений, полученных при помощи лучевых методов исследований пациентов медицинских учреждений столицы.

Источник: пресс-служба Центра диагностики и телемедицины ДЗМ

Подпишитесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей!