Алгоритм искусственного интеллекта, разработанный учеными из Калифорнийского университета (UC) в Сан-Франциско и Беркли, позволяет обнаружить крошечные кровоизлияния в мозг при сканировании головы. Исследователи уверены, что искусственный интеллект поможет быстрее диагностировать и начать лечение пациентов с черепно-мозговыми травмами (ЧМТ), инсультами и аневризмами.
В новом исследовании, результаты которого опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, использовался тип глубокого обучения, известный как Сверточная нейронная сеть, или FCN, которая обучает алгоритмы на относительно небольшом числе изображений, в данном случае на 4396 снимках компьютерной томографии. Богатство этих данных — наряду с другими шагами, которые не позволяли модели неправильно интерпретировать случайные изменения или «шум» как значимые — создали точный алгоритм. Исследователи назвали свою модель PatchFCN.
Алгоритм, разработанный исследователями, позволил за одну секунду определить, были ли в результате сканирования головы какие-либо признаки кровоизлияния, а также проследить детальные контуры обнаруженных отклонений — демонстрируя расположение в трехмерной структуре мозга. Некоторые пятна могут иметь размер порядка 100 пикселей в трехмерной стопке изображений, содержащей более миллиона из них, и даже опытные рентгенологи иногда не замечают, что может привести к серьезным последствиям.
Алгоритм обнаружил некоторые отклонения в мозге, которые пропустили врачи-рентгенологи, а также отметил их расположение в головном мозге и классифицировал в соответствии с подтипом заболевания.
По словам авторов исследования, одним из самых сложных моментов, которые можно достичь с помощью технологии искусственного интеллекта, была возможность определить, является ли весь спектр снимков, состоящий из трехмерной «стопки», эффективным материалом для диагностики кровоизлияния в мозг. Эксперты в области радиологии заявили, что способность алгоритма находить очень маленькие аномалии и демонстрировать их расположение в мозге была существенным преимуществом.
