На текущий момент, как правило, требуется специально разработанный алгоритм для каждой задачи, связанной с оценкой данных медицинской визуализации на основе ИИ. Ученые из Немецкого онкологического исследовательского центра представили новый метод настройки самообучающихся алгоритмов для различных наборов данных изображений, который не требует специализированных знаний или значительных вычислительных мощностей.
С инновационным способом оценки данных, полученных от медицинской визуализации, искусственный интеллект способен существенно облегчить рабочую нагрузку врачей. Независимо от того, нужно ли изменить размер опухоли головного мозга или задокументировать регрессию метастазов в легких, компьютеру сначала нужно научиться интерпретировать наборы трехмерных изображений с МРТ или КТ. В процессе определяется, какие пиксели принадлежат опухоли, а какие нет.
Для разработки таких алгоритмов сегментации требуется опыт и специальные знания. Но теперь ученые разработали метод, который динамически и полностью автоматически адаптируется к любому виду наборов данных изображений, позволяя даже людям с небольшим опытом настраивать алгоритмы самообучения для конкретных задач.
В процессе тестирования на международных конкурсах было показано 33 положительных результата из 53 случаев, несмотря на конкуренцию с другими специфичными алгоритмами, разработанными экспертами для конкретных вопросов. Инструмент уже доступен для скачивания и имеет открытый исходный код. Таким образом, при наличии минимальных знаний можно адаптировать его под определенные потребности. Требования к вычислительным мощностям — тоже минимальные.