Система штучного інтелекту, розроблена Google Health, виявилася ефективнішою у визначенні раку грудей, ніж лікарі. Як повідомляє New Scientist, вчені сподіваються, що це допоможе поліпшити систему захисту від раку.
Виявлення онкологічного захворювання на ранній стадії дозволяє ефективніше провести лікування. Тому в багатьох країнах жінкам проводять дослідження за допомогою рентгенівських променів під назвою мамографія.
Наприклад, у Великій Британії жінкам у віці від 50 до 71 року рекомендують проходити мамографію кожні три роки. У США лікарі рекомендують жінкам у віці 45-54 років робити мамографію кожен рік, а після 55 років – кожні три роки.
У новому дослідженні вчені провели навчання штучного інтелекту на 91 тисячу мамограм, які були зроблені жінкам з Великої Британії і США. Потім ШІ перевірили на 28 тисячі мамограм.
У порівнянні з результатами, показаними радіологами з Великої Британії, ШІ на 5,7% рідше ставив помилковий діагноз, а порівняно з лікарями з США – на 1,2%. На перший погляд, ці цифри здаються незначними, але тільки в США за останні кілька років мамографію пройшли 60% жінок, тому в такій вибірці кількість буде набагато більшою.
Потім дослідники порівняли результати нейромережі з роботою шести радіологів, які працювали окремо. У цьому випадку ШІ виявився на 11,7% ефективнішим за лікарів. При цьому, вчені підкреслюють, що у медиків, крім мамограми, були також історії хвороб пацієнтів і членів їхніх сімей. Разом з тим, два радіолога, які працювали в парі, виявилися ефективнішими, ніж нейромережа.
Підписуйтесь на наш Telegram-канал з новинами технологій та культури.
Раніше штучний інтелект виявив ліки від малярії в зубній пасті. У ході дослідження вчені підключили штучний інтелект для аналізу того, як збудник, малярійний плазмодій, взаємодіє з триклозаном, антибіотиком із звичайної "лікувальної" зубної пасти. Цей антибіотик, як пояснюють біологи, пригнічує розмноження бактерій, заважаючи роботі одного з їхніх ключових ферментів, який відповідає за складання жирових молекул, необхідних для нормальної роботи клітинних стінок мікробів.