Исследовательская группа немецких ученых решила улучшить диагностику болезней крови с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Ведь самая большая сложность заключается в трудоемком анализе клеток костного мозга под микроскопом
Исследователи из Мюнхена создали крупнейшую на сегодняшний день базу данных микроскопических изображений клеток костного мозга. Ее использовали в качестве основы для разработки мощной модели искусственного интеллекта, применимой для повседневной диагностики, передает news-medical.
Каждый день цитологи всего мира с помощью микроскопов анализируют и классифицируют тысячи образцов клеток костного мозга. Этот сложный метод диагностики заболеваний крови был разработан больше 150 лет назад. Поиск редких, но диагностически важных клеток – процесс трудоемкий и кропотливый. А искусственный интеллект может упростить его. Однако для создания хорошего алгоритма ИИ требуется огромнейший объем высококачественных данных.
Исследователи из Объединения немецких научно-исследовательских центров им. Гельмгольца разработали такую базу данных, которая содержит больше 170 тысяч изображений клеток 900 пациентов с различными заболеваниями крови. Это стало результатом совместной работы немецких клиник, лабораторий и медицинских центров.
Читайте еще: Что такое иммунная система. Как укрепить иммунитет
«Помимо нашей базы данных, мы разработали нейронную сеть, которая превосходит существующие алгоритмы машинного обучения в классификации ячеек не только с точки зрения точности, но и обобщаемости», – говорит ведущий автор исследования Кристиан Матек. Глубокая нейронная сеть – это концепция машинного обучения, разработанная специально для обработки изображений.
По словам Матека, анализ клеток костного мозга еще не проводился с помощью таких передовых нейронных сетей. Это связано с тем, что до сих пор не создавались доступные высококачественные базы данных.
Исследователи планируют дальнейшее расширение своей базы данных клеток костного мозга, чтобы охватить широкий спектр результатов и проспективно проверить свою модель. «База данных и модель находятся в свободном доступе для исследовательских и учебных целей. Ее можно использовать для обучения профессионалов или в качестве справочного материала, например, в диагностике рака крови», – добавляет руководитель исследования Карстен Марр.