ТОП 10
Девушка учится в Санкт-Петербургском государственном университете аэрокосмического приборостроения (ГУАП). Она разработала алгоритм компьютерного зрения для диагностики пневмонии по рентгеновским снимкам. Об этом сообщили в пресс-службе вуза.
Развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и компьютерного зрения открывает новые возможности в медицинской диагностике, повышая ее точность. Как известно пневмонию выявляют на рентгенографии и компьютерной томографии, при этом требуется специалист высокой квалификации, а иногда результат могут подвергнуть субъективным оценкам.
Аспирантка Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения Анастасия Раскопина решила усовершенствовать этот процесс. Она сравнила разные модели искусственного интеллекта и выбрала наиболее эффективные. В результате некоторые из них смогли достигнуть точности более 90%, что в значительной степени улучшит диагностику по сравнению с традиционными методами.
Анастасия Раскопина рассказала, что ей удалось построить 20 разных моделей и сравнить множество архитектур глубокого обучения, чтобы использовать их в работе с рентгеновскими снимками. Также она провела сравнительный анализ множества моделей, включая классические алгоритмы и современные архитектуры нейросетей.
«Такой подход позволил определить наиболее эффективное решение, учитывающее особенности медицинских изображений, что редко встречается в подобных исследованиях. Так, наиболее эффективные модели для решения задачи диагностики продемонстрировали точность более 90%. Например, получилось добиться 94% точности при помощи модели Inception и 93,2% при помощи модели MobileNet, – сообщила аспирантка.
Как пояснили в пресс-службе Санкт-Петербургского ГУАП, преимуществом разработки является высокая точность, а также возможность автоматической обработки больших объемов данных, что в свою очередь ускоряет диагностику и снижает вероятность ошибок. При этом в отличие от аналогов, алгоритм Анастасии Раскопиной адаптирован к особенностям медицинских изображений и использует передовые метрики для оценки качества работы, что обеспечивает надежность и точность в клинической практике.
Ранее «Учительская Россия» сообщала, что в Сеченовском Университете разработали VR-тренажер-симулятор для обучения будущих фармацевтов. Речь идет о программном модуле «Виртуальный завод», который позволяет в режимах демонстрации, практики и экзамена решать реальные кейсы, возникающие при промышленном производстве таблеток, суппозиториев, инъекционных растворов, а также оценивать полученные навыки.