Жобаның негізгі мақсаты — тек дәл диагноз қоятын емес, өз шешімін түсіндіре алатын модель жасау. Ұсынылып отырған жүйе конволюциялық нейрожелілер мен «жұмсақ» шешімдер ағашын (Soft Decision Tree) біріктіреді. Мұндай тәсіл жүйеге тек «инсульт бар» деп айтуға емес, сонымен қатар томографиядағы қандай белгілер осы қорытындыға әкелгенін көрсетуге мүмкіндік береді. Бұл дәрігер үшін шешім қабылдау логикасын түсінікті етеді.

Жобаның практикалық бөлігі жедел инсультты КТ және МРТ суреттері арқылы анықтайтын жүйе әзірлеуге бағытталған. Зерттеушілер арнайы аннотацияланған медициналық кескіндер базасын құруда: тәжірибелі мамандар инсульт белгілерін қолмен белгілеп, модельді оқытуға қажетті сапалы деректер дайындайды. Сонымен бірге әлсіз бақылау және өздігінен оқыту әдістері қолданылып, жүйеге толық белгіленбеген деректермен де тиімді жұмыс істеуге мүмкіндік беріледі.

Перспективті бағыттардың бірі — федеративтік оқыту технологиясын пайдалану. Бұл тәсіл әртүрлі медициналық мекемелердің деректерін орталықтандырмай-ақ қолдануға мүмкіндік береді және науқастардың құпиялылығын сақтауды қамтамасыз етеді. Сондай-ақ жоба шеңберінде Колмогоров–Арнольд желілеріне негізделген интерпретацияланатын модельдер де зерттелуде.

Жүйе үшін дәрігерлерге ыңғайлы интерфейс әзірленеді. Ол медицина мамандарына кескіндерді жүктеп, өңдеу нәтижелерін кәсіби медициналық терминологиямен түсінікті түрде алуға мүмкіндік береді. Сонымен қатар жүйе диагноз қою кезінде қандай белгілерге сүйенгенін визуалды түрде көрсетеді.

Жобаның соңғы кезеңінде жүйе клиникалық тексеруден өтеді. Оның дәлдігі мен тиімділігі тәжірибелі радиологтардың нәтижелерімен салыстырылып бағаланады. Мұндағы мақсат — дәрігерді алмастыру емес, шешім қабылдауды жылдам әрі сенімді ететін интеллектуалды құрал ұсыну.

Дереккөз: https://farabi.university/news/105691?lang=kz

Фото: Farabi.university