Skip to main content

Лекарственные средства

0-9 | B | D | H | L | N | V | X | А | Б | В | Г | Д | Ж | З | И | Й | К | Л | М | Н | О | П | Р | С | Т | У | Ф | Х | Ц | Ч | Ш | Щ | Э | Ю | Я


Как искусственный интеллект поможет предотвратить преждевременные роды?

Согласно отчету Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), от спонтанных преждевременных родов страдают 15 миллионов новорожденных ежегодно. Из них погибает миллион человек. Многие люди сталкиваются с инвалидностью на протяжении всей жизни.

Обычно используемый ручной анализ ультразвуковых изображений позволяет выявить возможные проблемы, но это не идеальный метод.

Эту проблему заметили врачи. В 2017 году Николь Сохацки-Вуйчицка (в процессе специализации по гинекологии) и Якуб Войчицки связались с доктором. Томаш Тржинский из факультета электроники и информационных технологий Варшавского технологического университета спрашивает, можно ли реализовать проект спонтанных преждевременных родов с использованием нейронных сетей.

Затем была сформирована исследовательская группа и началась работа. Мы уже знаем первые эффекты.

«Наше решение поддерживает компьютерную диагностику и позволяет более точно прогнозировать спонтанные преждевременные роды« объясняет Шимон Плотка, выпускник Варшавского технологического университета и один из членов проектной группы.

Обучение нейронной сети

«Перед запуском проекта врачи, сотрудничающие с нами, подготовили набор обучающих и проверочных данных, а также аннотации в виде очертания формы шейки матки на ультразвуковых и цифровых изображениях (0 и 1), соответствующих: время, преждевременные роды», — поясняет Шимон Плотка.

После первоначальной очистки такие данные используются в качестве обучающих данных для нейронной сети, в данном случае сверточной (сверточной) сети.

«Он анализирует каждое изображение пиксель за пикселем, извлекая из них необходимые характеристики, которые будут использоваться для сегментации интересующего нас фрагмента изображения (в данном случае шейки матки) и для классификации, имеем ли мы дело с преждевременными родами или нет», —поясняет Шимон Плотка. Во время обучения нейронная сеть проверяет свои прогнозы на проверочном наборе. После завершения обучения нейронная сеть сверяется с тестовыми данными, которые не использовались для обучения. Таким образом проверяется правильность обученной модели.

Сейчас ученые работают над сайтом в виде веб-приложения. Они хотят сделать доступными готовые модели нейронной сети. Это поможет гинекологам проанализировать ультразвуковые изображения и таким образом подтвердить диагноз самопроизвольных преждевременных родов. А это может спасти жизнь и здоровье миллионов новорожденных.

Отправить комментарий
Содержимое этого поля является приватным и не будет отображаться публично.

ВНИМАНИЕ! Прежде чем воспользоваться каким-либо лекарственным средством, необходимо посоветоваться с врачом!