При создании любой модели компьютерного зрения командам разработчиков машинного обучения требуются высококачественные массивы данных с высококачественными аннотациями, чтобы обеспечить хорошую точность модели.



Однако когда дело касается создания моделей искусственного интеллекта для применения в здравоохранении, ставки становятся ещё выше — эти модели могут непосредственно влиять на жизни людей. Их необходимо обучать на данных, аннотированных опытными медицинскими специалистами, у которых не очень много свободного времени. Также они должны удовлетворять высоким научным и нормативным стандартам, поэтому чтобы вывести модель из разработки в продакшен, командам разработчиков ML необходимо обучать их на лучших данных с лучшими аннотациями.



Именно поэтому у любой компании, занимающейся компьютерным зрением (особенно если она создаёт модели для медицинской диагностики), должен существовать процесс контроля качества аннотаций медицинских данных.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/705558/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=705558

«Симптомы никогда не лгут», — так сказал самый блестящий диагност, доктор Хаус, который, увы существует только в телесериале. В реальной жизни симптомы часто нелегко обнаружить даже лучшим специалистам, а ошибочные диагнозы признаны самыми частыми и опасными медицинскими ошибками: с теми или иными ошибочными диагнозами сталкиваются ежегодно от 12 до 18 миллионов жителей США.



Есть надежда, что искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и машинное обучение (machine learning, ML) смогут в будущем изменить эту тревожную ситуацию. В этой статье рассматриваются самые успешные примеры использования машинного обучения в диагностике, подчёркивается его потенциал и описываются современные ограничения.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/700344/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700344