Ученые вуза обучают искусственный интеллект для медицинских целей

09:58, 6 декабря 2022

С его помощью можно диагностировать болезни, а также решать задачи промышленников

Искусственный интеллект помогает решать сложные задачи с высокой точностью. Фото: unsplash.com / Andy Kelly.

Ученые Уральского федерального университета обучают искусственный интеллект (ИИ) для медицинских и промышленных целей. С помощью нейронной сети они планируют диагностировать офтальмологические патологии и помогать добывающим компаниям определять производительность карьера. Как утверждают разработчики, в этих сферах ИИ помогает решать сложные задачи, где требуется определить множество составляющих. Об этом рассказал руководитель центра обработки сигналов и изображений методами искусственного интеллекта УрФУ Михаил Ронкин в эфире радио «Комсомольская правда».

«В диагностической медицине, как правило, бывает два врача: который ставит первичный диагноз и который его подтверждает или опровергает. Так вот, врача, который ставит первичный диагноз, в принципе, можно заменить нейронной сетью. Сеть по множеству параметров может определить отклонения и поставить диагноз, который затем, конечно, проверит врач, — поясняет Михаил Ронкин. — Мы работаем по офтальмологии. Есть прибор, который измеряет реакцию глаза человека, данные превращаются в сигнал, и доктор по этому сигналу пытается определить, есть ли у человека какие-то болезни. Раньше доктор это делал по четырем общим признакам для разных групп людей. Мы пытаемся сказать, что этих признаков не четыре, а гораздо больше, и, учитывая все эти признаки, нейронная сеть может ставить более точные диагнозы. В некотором смысле это персонализированная медицина».

По словам Ронкина, на сегодня уже существует ряд компаний, которые специализируются на диагностике с помощью ИИ. Они получают различные данные от медицинских учреждений и пытаются поставить первичный диагноз, экономя таким образом время врачей.

По направлению «геология» искусственный интеллект, обученный в УрФУ, уже помогает промышленникам вычислять производительность карьера — сколько полезных веществ можно добывать.

«Представьте, есть карьер, на котором нужно каждый день определять производительность — сколько драгоценных металлов или еще что-то можно добыть. Как это делается сейчас: приезжает группа геологов и определяет „на глаз“ производительность карьера на каждый день. Условно, есть куски породы с прожилками, специалисты оценивают их и говорят: „Сегодня получится добыть 2,5 %“. Мы работаем с асбестовым карьером и пытаемся заменить этих геологов, показывая нейронной сети достаточное количество примеров», — заключает Михаил Ронкин.

По сути, искусственный интеллект помогает решить сложные задачи, повысить качество и точность выполнения работ, оптимизировать процессы.

Справка

Исследования проводятся при поддержке грантов. Разработку методов автоматической визуальной оценки содержания асбестового волокна в горной породе поддержали Российский научный фонд и правительство Свердловской области (проект № 22-21-20051). Финансирование на обучение нейронной сети для медицинского приложения выделено по программе «Приоритет-2030».