Каждый день врачам приходится изучать множество рентгеновских снимков, рассматривать результаты обследования и анализировать, ставить диагноз. Из-за этого быстро приступить к лечению не получается. Но есть надежда, что в ближайшем будущем медицинская нейросет сможет выполнять эту работу. Она представляет собой математическую модель, которая максимально приближена к сетям нейронов головного мозга. Искусственная нейросеть создаётся в виде обучаемой программы или устройства. По сути, она является одним из вариантов искусственного интеллекта. Насколько нейросеть можно применять в медицине, идут жаркие споры.
Как и для чего работают нейронные сети
Искусственные нейросети сначала получают входные данные в численном формате, в понятном для компьютера. После чего они обрабатываются. Способ обработки информации зависит от типа нейросети, которая бывает многослойной или однослойной. Сети не просто так называются нейронами, ведь их работа напоминает клетки мозга. Только между ними передаются числа.
Для медицины использования нейронных сетей является весьма эффективным решением. Их применяют для определения объекта, например, они ищут патологии. Учитывая важность диагностировать серьёзные заболевания на ранних стадиях, такую задачу ставят перед нейросетями. Программы считывают и обрабатывают изображение, быстрее чем врачи. Хотя мнение докторов по-прежнему пользуются авторитетом, к нейросетям относятся как к инструменту, упрощающему их работу.
Для выполнения конкретной задачи в медицине нейросеть специально учат распознавать цифровые данные ультразвуковых исследований. Один из экспериментов показал, что из 52 обработанных случаев, нейросеть поставила правильный диагноз в 47 в случаях без ошибок.
Каким представляется будущее нейросетей в медицине
Искусственные нейронные сети планируется использовать в качестве второго мнения. Их уже постепенно внедряют для диагностики разных видов рака. Но они применяются и для мониторинга других серьёзных хронических заболеваний. Помимо диагностики, нейросеть может обрабатывать и обобщать огромные объёмы данных.
