Разработку анонсировали в журнале Journal of Investigative Dermatology.
Используя «сверточную нейронную сеть», специализированный алгоритм, исследователи проанализировали 220 000 изображений пациентов азиатского и славянского типов с 174 кожными заболеваниями и обучили нейронные сети интерпретировать эти изображения. Алгоритм смог диагностировать 134 кожных заболевания и предложил первичные варианты лечения, провел мультиклассовую классификацию и улучшил эффективность работы медиков.
Предыдущие разработки в области машинного обучения ограничивались простыми задачами, такими как дифференциация меланомы от невуса.
Когда исследователи сравнили производительность алгоритма с реальными врачами, то его показатели лишь незначительно уступили возможностям клиницистов. При этом многие врачи после первоначального теста с участием алгоритма впоследствии изменили свои ответы.
Исследователи предупредили, что у алгоритма имеются ограничения. Однако они надеются, что инструмент будет помогать врачам в реальной практике.
388
Комментарии