В Новосибирске запатентовали метод в помощь ИИ для распознавания симптомов болезней. Новосибирск

Иллюстрация: www.magnific.com, создано с помощью ИИ

Метод помогает выделять важные для прогноза заболевания симптомы и показатели в электронных медкартах. Его уже используют для обучения системы поддержки врачебных решений «Доктор Пирогов».

#ТЕХНОЛОГИИ #БИЗНЕС

Как объяснили в пресс-службе НГУ, разработка относится к области медицинской информатики и анализа больших массивов медицинских данных.

Как рассказали авторы метода, сначала множество электронных медкарт с одинаковым диагнозом приводят к единому виду и превращают в набор бинарных признаков. Затем на этих данных обучают особый тип нейросети — так называемый Concrete Autoencoder, использующий механизм Gumbel-Softmax.

Его особенность в том, что он не просто выдает итоговый прогноз, а выбирает конкретные признаки, которые дали наибольший вклад в результат. Чтобы отсеять случайные эффекты от случайной инициализации, модель прогоняют многократно, а затем по частоте выбора признаков выделяют устойчивый набор прогностически значимых симптомов и показателей, — объяснили создатели метода.

Такой подход повышает достоверность автоматизированной обработки медицинских данных и, как следствие, точность постановки диагноза при использовании систем поддержки решений.

Нейросети обычно дают какой‑то результат, который не обоснован, не интерпретируется исходя из того, как они его получили. Иначе обстоит дело с этим типом автокодировщиков. Они позволяют на выходе указывать конкретные признаки и симптомы больного, которые дают наибольший вклад в правильную постановку диагноза, — объяснил руководитель проектов Центра искусственного интеллекта НГУ, заведующий лабораторией ИИ и больших генетических данных ИЦиГ СО РАН Владимир Иванисенко.

По мнению ученых, новая разработка решает две задачи: остается в рамках современных методов ИИ и при этом делает результаты более понятными для врача. Врач видит, какие симптомы и отклонения анализов «подсветила» система, и может сопоставить это со своим клиническим опытом.

Как рассказали в вузе, сейчас команда завершила патентование метода и занимается настройкой системы. Разработчики планируют представить результаты на ПМЭФ.