В последние годы технологии все шире применяются в медицине, а распространение коронавирусной инфекции показало, насколько важно автоматизировать все возможные процессы и разгружать врачей от рутинных задач. Об этом сообщили в департаменте коммуникаций Фонда "Талант и успех".
Школьники учат нейросеть анализировать медицинские снимки с помощью компьютерного зрения и находить аномалии в легких. Разработка облегчит работу врачей-рентгенологов и позволит быстрее обрабатывать результаты обследований. Старшеклассники подготовят open-source библиотеку, чтобы специалисты всего мира могли протестировать и использовать их продукт. Партнером проекта выступает Центр искусственного интеллекта университета Иннополис в Республике Татарстан.
Исследовательская команда состоит из шести одиннадцатиклассников. В Сочи школьники приехали из Севастополя, Ханты-Мансийского автономного округа, Республики Башкортостан, Хабаровского края, Кемеровской и Тюменской областей. Юные исследователи работают под руководством экспертов в области искусственного интеллекта и медиков. Материалы для исследования школьники берут из открытых источников, баз данных научных статей российских и зарубежных университетов. Свои алгоритмы они тестируют на сотнях настоящих медицинских снимков из реальных больниц.
- Ребята создают модели и алгоритмы для анализа снимков легких, - рассказал руководитель проекта, научный сотрудник Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис Семен Киселев. - Искусственный интеллект можно обучить выявлять пневмонию и другие респираторные заболевания, опухоли или пневмоторакс. Речь не идет о полной замене врачей, но автоматические системы поддержки могут значительно облегчить их работу. Кроме того, так мы исключим ошибки, которые человек может допустить из-за усталости и переутомления, ведь машине отдых не нужен.
Главная задача, которая стоит перед старшеклассниками, - научить искусственный интеллект определять отдельные сегменты легких, чтобы система могла указать врачу, где именно обнаружена аномалия. По итогам работы школьники подготовят графический интерфейс для визуализации работы своих моделей и алгоритмов и соберут open-source библиотеку, чтобы разработчики всего мира могли протестировать и использовать их продукт.
- Я выбрал это исследование, потому что раньше уже занимался проектом в сфере машинного зрения, - отметил участник программы Данила Печенев из Кемерова. - В работе, с которой я вышел в финал конкурса "Большие вызовы", мы с другом создали нейросеть, распознающую почерк человека. Здорово, у меня появилась возможность научиться самым передовым методам машинного обучения. Ведь меня всегда интересовала область анализа медицинских изображений. Сегодня это одна из самых актуальных тем применения нейронных сетей.