news_header_top_970_100
16+
news_header_bot_970_100

В Университете Иннополис обучили нейросеть диагностировать Covid-19

Точность диагностирования коронавируса с помощью рентгеновских снимков на данный момент равняется 80% и будет увеличена в дальнейшем.

В Университете Иннополис обучили нейросеть диагностировать Covid-19

(Казань, 28 марта, «Татар-информ»). Исследователи из Центра искусственного интеллекта Университета Иннополис обучили нейросеть диагностировать коронавирус нового типа Covid-19 по рентгеновским снимкам. Об этом сообщает пресс-служба Минэкономики РТ.

В ведомстве отмечают, что «обучение проходило при использовании 28 тыс. медицинских снимков с пневмонией, в том числе на 94 изображениях, взятых у больных Covid-19».

Как правило, пациентов с подозрением на наличие коронавируса нового типа диагностируют, делая анализ крови, мазок на микрофлору носа и зева. Но из-за малого количества тестов в ряде стран анализы делают только больным с тяжелыми симптомами или тем, кто достоверно контактировал с инфицированными.

Соответственно, в таких условиях рентген легких становится одним из доступных способов массовой диагностики, так как на снимках могут наблюдаться вызываемые лишь коронавирусной пневмонией особые признаки.

Независимый анализ снимков алгоритмом и врачом-рентгенологом продемонстрировал, что предсказание модели о наличии или отсутствии патологии совпадает с вердиктом врача в 80% случаев. Помимо этого, нейросеть определила присутствие болезни в 13% случаев, когда этого не смог сделать специалист.

Разработчики рассчитывают, что в скором времени размеры датасетов рентгеновских изображений с Covid-19 существенно увеличатся и это позволит значительно повысить точность алгоритма.

Сейчас уже готовится к запуску онлайн-сервис, который поможет врачам всего мира выявлять больных с пневмонией, вызванной коронавирусом нового типа, поясняют в министерстве.

Ранее ИА «Татар-информ» сообщало, что пробы больных Covid-19 из Татарстана используют для создания вакцины от коронавирусной инфекции.

autoscroll_news_right_240_400_1
autoscroll_news_right_240_400_2