Быстрое определение такого заболевания, как рак, необходимо для лечения с успешным прогнозом. Новейшая система искусственного интеллекта позволяет в короткие сроки обнаружить плоскоклеточную карциному с вероятностью более 90%, а также определить разновидность злокачественного новообразования, основываясь на анализировании снимков биопсии тканей. Вполне возможно, скоро не нужно будет ждать постановки диагноза, поскольку искусственный интеллект дает его сразу, не потребуется откладывать лечение заболевания.
Специалисты смогли доказать, что компьютерные алгоритмы способы диагностировать подслизистый фиброз ротовой полости и для этого не потребуется наблюдения врача или лаборанта. Главная задача исследователей — создать быстрые и удобные диагностические тесты, которые можно было бы применять на практике повсеместно.
Специалисты использовали два метода для оценивания снимков биопсии, первый — перенос обучения благодаря предварительно обученной точной сверточной нейросети на таких моделях: Resnet-50, VGG-16, Alexnet, VGG-19; вторая методика — применение предварительной CNN модели. После этого лаборант отмечает на снимке области, собирает и распределяет данные.
Самая высокая точность при классификации разновидностей заболевания оказалась при использовании Resnet-50, но наилучшая характеристика переноса обучения была у предварительной модели CNN.
На данный момент исследователи работают над переносом алгоритма в ПО, которое можно было бы внедрить в больничную компьютерную систему для проведения клинических испытаний.
