Например, на рентгене грудной клетки скопление жидкости в легких (плевральный выпот) легко спутать с инфильтратами — участками, где скапливается гной или кровь.

Искусственный интеллект мог бы помочь врачам замечать мелкие детали и ускорять постановку диагноза.

Но проблема в том, что на одном снимке может быть множество отклонений, и доктору важно видеть не один вариант, а несколько вероятных.

Один из методов, конформная классификация, как раз дает набор возможных диагнозов. Он удобен, потому что его можно «наложить» на уже готовую модель машинного обучения.

Правда, иногда он выдает слишком много вариантов — и это усложняет работу.

Исследователи из MIT нашли способ сократить этот список на 30%, сохранив точность. Меньше вариантов — проще принять решение.

Как работает новая технология

• Берутся несколько слегка измененных версий одного снимка (например, его поворачивают, обрезают или увеличивают).
• Каждую версию анализирует ИИ, а потом результаты объединяют.
• Такой подход делает прогнозы точнее, а список возможных диагнозов — короче.

Выбирать из трех вариантов проще, чем из десяти, — говорит Дивья Шанмугам, одна из авторов исследования.

При этом мы не жертвуем точностью.

Этот метод полезен не только в медицине. Например:

• Для биологов — определение видов животных по фото.
• Для экологов — анализ спутниковых снимков.
• Для инженеров — диагностика оборудования по термограммам.

Главное преимущество — меньше шума, больше ясности. Врач или специалист получает компактный список вероятных вариантов, а не десятки предположений, в которых легко запутаться.

Ранее мы опубликовали 10 инноваций для медицинских приборов.