Модель обучалась на трех задачах диагностики болезней, используя более 20 000 изображений. Сначала она анализировала симулированные маммограммы, выявляя ранние признаки опухолей. Затем изучала изображения сетчатки методом оптической когерентной томографии, выявляя признаки дегенерации сетчатки. В завершение, модель анализировала рентгеновские снимки грудной клетки, выявляя увеличение сердца, что может привести к заболеваниям.
Сравнение существующих систем показало, что новая модель демонстрирует аналогичную точность: 77,8% для маммограмм, 99,1% для изображений сетчатки и 83% для рентгеновских снимков грудной клетки. Ученые надеются, что будущие модели будут способны обнаруживать и диагностировать аномалии в различных частях тела, повышая доверие и прозрачность между врачами и пациентами.
Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.
