Искусственный интеллект превзошел китайских врачей в диагностике рака

Китайские разработчики интеллектуальной системы BioMind продемонстрировали возможности компьютерной программы, созданной для выявления опухолей головного мозга и внутричерепных гематом. Тестовые испытания системы, основанной на вычислениях самообучающейся нейронной сети, прошли с участием профессиональных неврологов.

Для проведения эксперимента использовалось 225 снимков, полученных в результате компьютерной томографии головного мозга. На основании этой информации искусственному интеллекту BioMind и группе из 15 врачей независимо друг от друга предстояло поставить точный диагноз. Нейронная сеть правильно определила наличие опухолей в 87% случаев и указала на гематомы с точностью 83%. Диагностика китайских неврологов по представленным снимкам оказалась менее успешной. Опухоли были выявлены лишь в 66% случаев, а гематомы – в 63%.

Эффективность работы BioMind заключается и в скорости обработки первичных данных. Для полноценного анализа 225 снимков системе понадобилось всего 15 минут, у врачей на это ушло в два раза больше времени. Все это позволяет говорить об использовании нейронной сети в медицинских учреждениях в качестве вспомогательного инструмента для уточнения диагноза. Вице-президент пекинской больницы Tiantan Ван Юнцзюнь считает, что эксперимент наглядно продемонстрировал преимущества, которые могут получить квалифицированные специалисты в случае соответствующего оснащения клиник высокотехнологичными решениями.

Собственные разработки и зарубежные интеллектуальные системы для выявления онкологических заболеваний активно используются и в России. В мае 2018 года страховая компания «Сбербанк страхование жизни» объявила закупке у корпорации IBM программного обеспечения Watson for Oncology для уточнения диагнозов пациентов. Вскоре появилась информация, что несколько клиник в Мурманской и Тюменской областях оснастили российской разработкой Botkin.AI для эффективной диагностики рака. Обе системы, основанные на работе искусственного интеллекта, в режиме тестирования показали точность постановки диагноза на уровне 93-95%.