Искусственный интеллект уже неоднократно использовали для помощи в диагностике различных состояний. Но для того, чтобы ИИ начал проводить диагностику, его нужно этому научить. Раньше для этого использовались реальные медицинские случаи, но все может измениться благодаря стараниям компании Nvidia: для процесса обучения других ИИ диагностике рака мозга по снимкам МРТ, искусственный разум от Nvidia самостоятельно генерирует МРТ-снимки. Причем, такой подход показал довольно неплохие результаты.

Специалисты корпорации Nvidia совместно со своими коллегами из клиники Майо, одного из крупнейших частных медицинских и исследовательских центров США, предположили, что вместо кропотливого сбора данных о различного рода патологиях, можно научить нейронную сеть создавать медицинские данные для обучения других программ. По словам ведущего автора работы, старшего научного сотрудника Nvidia Ху Чана,

«Мы впервые научились создавать изображения, которые можно использовать для обучения нейронных сетей. Система ИИ разработана при помощи библиотеки глубокого обучения PyTorch и обучена на базе платформы Nvidia DGX.»

Принцип работы заключается в следующем: в процессе обучения используется генеративно-дискриминтативная нейронная сеть, состоящая из двух частей. Первая, генерирующая, собственно создает образцы снимков МРТ. Вторая, дискриминтативная, должна найти отличия между «придуманными» и реальными примерами. В результате получаются подходящие для обучения снимки МРТ. Затем сгенерированные изображения перемешиваются с настоящими и на этом «миксе» и обучается нейросеть. Используя такой подход при гораздо меньших затратах удалось добиться 80% точности в выявлении опухолей мозга, при том, что нейросети, которые учились лишь на настоящих снимках, показывают результат на 14% хуже. Несмотря на весьма хорошие результаты, некоторые специалисты выразили обеспокоенность, ведь ИИ, способный обучать другие ИИ, в случае ошибки создаст «неправильно работающие» алгоритмы. А в ситуации, когда это касается человеческого здоровья, такие программы могут быть крайне опасны.

Источник: hi-news.ru