Comments 6
Тот неловкий момент, когда гадалка программа ставит диагноз лучше рентгенолога. Недавний случай из жизни: подозрение на переломы в трёх местах. Получена консультация семи врачей — рентгенологов, хирургов, травматологов. Из полученных диагнозов совпали два. Думал не посетить ли ещё врачей для получения всех возможных комбинаций.
Почему сразу лучше? Вот если бы на базе анализов этих ваших семи рентгенологов тренировался бы %сабж%, то вы бы и получили 28.5% вероятности вашего диагноза.
А к чему сослагательное наклонение? Давайте тогда добавим: если бы не прогуливал занятия, был бы внимательным на посещённых, был бы действительно талантлив и способен держать в голове 50 тысяч случаев, перебирать и анализировать их и не страдать от ошибки «удовлетворения поиска». Я абсолютно не идеализирую эту или какую-либо другую программу, но уже сейчас очевидны плюсы: программа может держать «в голове» сколь угодно много реальных случаев, а результат её анализа не зависит от того, сколько она спала за прошедшие двое суток. И хоть она не мыслит в прямом смысле, но она способна систематизировать большие объёмы данных.
200 снимков за 8 рабочих часов — это 480/200 = 2,4 минуты на снимок.
Это где-же такие монстры работают? :)
Это где-же такие монстры работают? :)
Хороший радиолог тратит на заключение по среднему рентгеновскому обследованию минуты полторы-две. Среднее это когда два-три снимка, нет результатов предыдущих обследований с которыми надо сравнивать и случай простой.
Процесс работы радиолога достаточно хорошо автоматизирован. Открывает файл исследования, там изображения и запрос от врача направившего на обследование. Смотрит на все это и диктует заключение. Дальше следующий файл.
Так что две с половиной минуты на одно рентгеновское изображение это даже медленно.
Процесс работы радиолога достаточно хорошо автоматизирован. Открывает файл исследования, там изображения и запрос от врача направившего на обследование. Смотрит на все это и диктует заключение. Дальше следующий файл.
Так что две с половиной минуты на одно рентгеновское изображение это даже медленно.
Тут главный вопрос не в том, как научить распознавать, а как внедрить в медицинскую практику, иначе все так и останется игрушками для гиков
Sign up to leave a comment.
Еще одну нейросеть научили диагностировать проблему по рентгеновскому снимку