Команда математиков из РУДН успешно разработала передовую модель искусственного интеллекта (ИИ), способную идентифицировать рак груди по гистологическим образцам с беспрецедентной точностью, близкой к 100%. Прорыв был достигнут путем внедрения модуля механизма внимания, который значительно повысил способность модели обнаруживать ключевые особенности и интересующие области на изображениях. Результаты этого прорывного исследования были опубликованы в престижном научном журнале «Life».
Своевременное обнаружение рака груди имеет решающее значение для улучшения прогноза пациента и общего результата лечения. Однако гистологическое исследование, которое в настоящее время является золотым стандартом для диагностики, подвержено субъективной интерпретации и изменчивости качества образцов, что может привести к неточностям и ошибочным диагнозам. Для преодоления этих проблем междисциплинарная команда математиков сотрудничала с экспертами из Китая и Саудовской Аравии для создания ИИ-модели, способной повысить точность распознавания рака на гистологических изображениях.
«Внедрение компьютерной классификации и анализа гистологических изображений имеет первостепенное значение для улучшения точности диагностики и снятия нагрузки с медицинских специалистов», — сказал доктор Аммар Мутанна, директор Научного центра по моделированию беспроводных сетей 5G при РУДН.
Математики тщательно проверили различные сверточные нейронные сети, дополнив их модулями внимания, специально разработанными для обнаружения объектов на изображениях. Конечная модель, объединившая сверточную сеть DenseNet211 с модулями внимания, достигла впечатляющей точности в 99,6%. Важно отметить, что исследователи заметили, что масштаб изображений существенно влияет на распознавание злокачественных образований, что подчеркивает необходимость дальнейшего изучения соответствующих приближений изображений в реальных условиях применения.
Доктор Мутанна подчеркнул важность механизмов внимания в анализе медицинских изображений, поскольку они повышают извлечение особенностей и общую производительность модели. Модули внимания позволили ИИ-модели сосредоточиться на значимых областях изображений и извлечь важную информацию, что приводит к революции в анализе медицинских изображений.
Этот прорыв в ИИ-технологии имеет потенциал изменить диагностику рака груди и значительно улучшить результаты лечения пациентов. Путем уменьшения зависимости от субъективных интерпретаций и повышения точности, эта ИИ-модель обладает потенциалом для трансформации области медицинской визуализации и развития раннего выявления и лечения рака груди.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl