ИИ, разработанный Baidu, способен анализировать изображения, полученные в результате биопсии. Диагностировать по ним рак непросто даже для опытных врачей. Однако нейросеть глубокого обучения умеет эффективно находить на снимках мельчайшие опухолевые клетки. В испытаниях алгоритм смог превзойти как патолога-человека, так и лучшего из диагностических ИИ — Camelyon16.

Использовать машины для диагностики рака — трудная задача. Изображение среза ткани с 40-кратным увеличением содержит миллиарды пикселей, что превышает возможности нейросети. Поэтому слайд обычно делят на десятки тысяч небольших фрагментов, каждый из которых анализируется отдельно.

Отличие — и секрет успеха — нового алгоритма Baidu в том, что он способен смотреть на несколько таких изображений одновременно.

Это позволяет, например, синхронно анализировать подозрительную область и окружающие ее участки. Это значительно снижает число ложноположительных результатов.

Baidu не намерен извлекать прямую выгоду из новой технологии. У ИИ-диагноста открытый исходный код, получить доступ к которому может любой представитель медицинского сообщества. В компании надеются, что их разработка поможет как можно большему числу людей. Возможно, еще одна цель, о которой в Baidu не говорят вслух — улучшить таким образом имидж интернет-гиганта.

Открытый исходный код не только сделает технологию доступной, но и позволит усовершенствовать ее. Пока алгоритм был испытан на ограниченном числе наборов данных и нуждается в дальнейшей оценке с привлечением больших объемов клинических данных. Конечная цель проекта — не заменить патологов, а облегчить их работу, предоставив им незаменимого ИИ-помощника.

ИИ способен диагностировать далеко не только рак. Так, в Кембриджском университете создали полуавтоматический алгоритм, который выявляет малейшие изменения в суставах и указывает на риск развития артрита. Чтобы сделать выводы, ему достаточно изображения, полученного с помощью КТ.