Алгоритм Google распознал рак легких лучше докторов — точность составила 94,4%

В журнале Nature Medicine опубликовали статью о том, как сотрудники Google и медицинские исследователи совместно натренировали ИИ на поиск рака легких. После обучения, алгоритм смог обнаружить признаки заболевания в подавляющем числе случаев — точность прогнозов составила 94,4%. Об этом пишет The New York Times, пишут AIN.UA.

Ежегодно в мире от рака легких умирает до 1,7 млн человек. Особенно высок риск возникновения заболевания у хронических курильщиков: им рекомендуют регулярно проходить сканирование на томографе. Это позволяет не только обнаружить болезнь на ранних стадиях, но и выявить места потенциального возникновения опухолей. Однако есть и риск врачебной ошибки — радиологи могут пропустить опасные участки или принять доброкачественные образования за угрозу.

Алгоритмы, обученные на больших массивах данных, способны устранить человеческий фактор. Разработка Google частично это подтвердила — хотя ИИ пока находится на экспериментальной стадии, он доказал эффективность. Сначала систему протестировали на 6716 случаях, в которых диагноз уже был известен, а также существовали предварительные сканы. Здесь алгоритм и доктора показали себя практически идентично.

Затем алгоритм проанализировал 1139 случаев без предварительной экспертизы — и оказался точнее группы из шести профессиональных радиологов. ИИ поставил меньше ошибочных диагнозов (как позитивных, так и негативных). Как пишет NYTimes, точность обеспечена внимательностью системы к мелких деталям и паттернам.

Сейчас, как рассказал в комментарии изданию доктор Эрик Тополь, примерно треть озвученных диагнозов в этой сфере — ошибочны. Новые системы помогут докторам снизить количество ошибок, но точно не заменят самих специалистов. Правда, к алгоритмам уже есть регуляторные вопросы. К примеру, не до конца понятно, как часто должен проходить сертификацию продукт, который постоянно меняется на основе полученных данных.

Этот алгоритм — не первый медицинский проект Google. Компания уже разрабатывала системы для автоматического определения рака и диабета.