Сотрудники Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета (НГУ) запатентовали инновационный метод анализа медицинских данных. Как сообщает пресс-служба вуза, новая технология позволяет автоматически выделять наиболее значимые для постановки диагноза симптомы и показатели из огромного массива информации в электронных картах пациентов, сообщает Интерфакс.
Уже сейчас этот способ применяется для обучения системы поддержки врачебных решений, созданной в НГУ. Цель разработки — повысить точность распознавания симптомов и объективную оценку рисков для здоровья пациента.
Суть метода заключается в анализе больших данных (Big Data) в области медицины. Алгоритм обрабатывает тысячи деперсонифицированных карт больных с одинаковым диагнозом. Он просматривает сотни различных полей данных, выявляя те признаки, которые не просто часто встречаются у данной группы пациентов, но и оказывают максимальное влияние на итоговый диагноз.
Технический процесс выглядит следующим образом: сначала множество разнородных карт приводится к единому формату и преобразуется в набор бинарных признаков (например, наличие симптома или отклонения в анализе обозначается как «1», отсутствие — «0»). Затем эти данные используются для обучения специального типа нейронной сети — Concrete Autoencoder. В отличие от классических моделей, эта сеть не просто выдаёт конечный результат, но и указывает на конкретные признаки, которые внесли наибольший вклад в полученный прогноз.
В результате на экране врача появляется наглядная картина: система подсвечивает конкретные симптомы и показатели конкретного больного, которые являются критически важными для правильной постановки диагноза, позволяя специалисту действовать более уверенно и эффективно.
Ранее: ИИ на страже детей: в Новосибирской области за год работы сервиса нашли 170 пропавших.
