Ученые создали ИИ, который точнее врачей выявляет опасные клетки крови
Исследователи Кембриджского университета разработали систему искусственного интеллекта CytoDiffusion, которая способна обнаруживать опасные изменения в клетках крови с более высокой точностью, чем опытные гематологи. Новый ИИ выявляет ранние признаки лейкемии и других тяжелых заболеваний, которые зачастую трудно заметить при обычном микроскопическом анализе.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature Machine Intelligence, сообщает ScienceDaily. CytoDiffusion анализирует форму и структуру клеток крови, используя технологии, аналогичные тем, что применяются в генеративных моделях изображений, таких как DALL-E. Система автоматически проверяет тысячи клеток в одном мазке, сортирует типичные случаи и выделяет все аномальные образцы для дополнительного анализа врачом.
В отличие от традиционных диагностических инструментов, ИИ учитывает не только явные закономерности, но и едва заметные визуальные вариации клеток. Для обучения модели ученые использовали крупнейший в мире набор данных, включающий более 500 тысяч изображений мазков крови. Это позволило системе быть устойчивой к различиям в оборудовании и методах окрашивания, применяемых в разных медицинских учреждениях.
Во время тестирования CytoDiffusion продемонстрировал значительно более высокую чувствительность при выявлении клеток лейкемии по сравнению с существующими системами. Первый автор исследования Саймон Дельтадаль отметил, что алгоритм иногда превосходит аналоги, при этом требует меньшего объема данных для обучения. Одним из ключевых преимуществ стала способность ИИ оценивать уровень своей уверенности в каждом выводе.
Кроме того, система успешно прошла своеобразный "тест Тюринга": сгенерированные ИИ синтетические изображения клеток десять опытных гематологов не смогли отличить от реальных снимков.
Несмотря на впечатляющие результаты, разработчики подчеркивают, что CytoDiffusion не предназначен для замены врачей. Его задача - стать инструментом поддержки, который ускоряет анализ рутинных образцов и помогает быстро выявлять потенциально опасные случаи.
В дальнейшем команда планирует повысить скорость работы системы и проверить ее эффективность на более разнообразных группах пациентов. Также ученые открыли доступ к уникальной базе из полумиллиона изображений мазков крови, рассчитывая, что это поможет развитию новых ИИ-моделей и улучшению диагностики заболеваний крови.
Комментариев нет:
Отправить комментарий