Любой алгоритм искусственного интеллекта (AI) должен быть точным и стабильным. Особенно это касается медицины.
Ученые Кембриджского университета и Университета Саймона Фрейзера разработали серию тестов для алгоритмов восстановления медицинских изображений. Эксперты обнаружили: методы AI и машинного обучения приводят к бесчисленным артефактам или нежелательным изменениям данных. Подобные эффекты не характерны в методах без использования AI.
AI классифицирует кошку как кошку. Но незначительные изменения, невидимые глазом, могут заставить алгоритмы считать, что перед ним не животное, а грузовик или стол. Поэтому эксперты говорят об осторожном использовании AI в медицине, особенно при восстановлении медицинских изображений. Например, в таком сценарии, как улучшение снимков при магнитно-резонансной томографии (МРТ).
МРТ занимает от 15 минут до двух часов в зависимости от области сканирования. Но чем меньше длится сканирование, тем ниже разрешение изображений, но также минимизируется риск негативного влияния процедуры на ослабленный организм.
Теоретически, AI может снимки с низким разрешением преобразовать в медицинского изображения высокого разрешения. Алгоритмы AI учатся восстанавливать снимки по датасетам. Но для точного определения диагнозов и снижения количества ошибок необходимо дорабатывать технологии AI и машинного обучения, заключили исследователи.