Комментарии 25
Читая эти новости про поиск частиц, про постановку диагнозов по частичным данным у меня возникает вопрос: а какие гарантии того, что результат будет соответствовать реальности, а не будет продуктом глюков и прочего вымысла со стороны компа? Я параноик?
Мне тоже кажется, что здесь что-то не так…
Нет вы не параноик, вы прагматичный человек. В том и ценность мрт диагностики, что предоставляет информацию об органе как она есть, а не как она была интерпретирована алгоритмами.
Да Вы параноик, так как результаты всех таких исследований будут проверяться и подтверждаться живыми людьми. Все это нужно что бы помочь врачу, а не заменить врача.
В данном случае дело обстоит совершенно иначе — речь не том, что ИИ ставит диагноз, который проверяет врач, а о том, что вместо полной картины, которую дает аппарат МРТ сейчас, врачу хотят показать «дорисованный» с помощью ИИ результат неполного обследования. Никакой врач проверить точность подобного дорисовывания, разумеется, не сможет.
И все равно не вижу проблем, процесс может быть итеративным, сначала смотрим результат «быстрого» сканирования, если что-то привлекает внимание сканируем интересующий фрагмент как обычно. Позволяет быстро локализовать зоны интереса и сосредоточиться уже на них.
А если на неполном сканировании ничего не привлекает внимания, то что делаем? Считаем, что ничего не нашли и успокаиваемся? :D А если на неполном что-то привлекло внимание, а на полном всё оказалось в норме, то мы добились прямо противоположного — вместо ускорения и облегчения процесса усложнили и замедлили. Очевидно, что проблем там масса, другое дело, пока рано говорить, решаемы они или нет.
Проводим сотни полных и неполных сканирований, получаем процент успеха, принимаем решения выгодная теха или нет.
Ну, почти. Только не сотни, а "Медики предоставят для него датасет из 3 миллионов снимков ", плюс слово "выгодно" к медицине не всегда применимо напрямую.
Приемлемый рабочий процесса обязательно нужен, без него то это будет очередное университетское исследование на тему AI в медицине, которых сейчас сотни. Я уже лет 10 как в этой области и не очень представляю как итерактивный метод обследования можно реализовать на практике в госпитале.
В экстренных случаях сразу будут делать на полное качество, это явно быстрее чем итерации. Значит обследование плановое. Техник который делает МРТ не имеет квалификации чтобы решить надо ли делать более качественные снимки или нет. Радиолог может посмотреть на результат планового обследования и через несколько дней. Пациент уже ушел и его надо заново ставить в расписание обследований если обследование нечитаемое. Просить радиолога «одним глазиком» взглянуть пока пациент еще в машине очень проблематично — у того конвеер, план и оплата по прочитанному. Отвлечься на чтото это фактически отложить текущуй кейс и потом читать его заново, теряя время и деньги. Тем более что МРТ одним взглядом не оценить, надо смотреть много картинок. Назначать дежурного по аппарату радиолога тоже не выход, слишком дорогое у них время чтобы ждать ничего не делая пока пациент в аппарате.
Вобщем там есть над чем подумать кроме обучения AI.
В экстренных случаях сразу будут делать на полное качество, это явно быстрее чем итерации. Значит обследование плановое. Техник который делает МРТ не имеет квалификации чтобы решить надо ли делать более качественные снимки или нет. Радиолог может посмотреть на результат планового обследования и через несколько дней. Пациент уже ушел и его надо заново ставить в расписание обследований если обследование нечитаемое. Просить радиолога «одним глазиком» взглянуть пока пациент еще в машине очень проблематично — у того конвеер, план и оплата по прочитанному. Отвлечься на чтото это фактически отложить текущуй кейс и потом читать его заново, теряя время и деньги. Тем более что МРТ одним взглядом не оценить, надо смотреть много картинок. Назначать дежурного по аппарату радиолога тоже не выход, слишком дорогое у них время чтобы ждать ничего не делая пока пациент в аппарате.
Вобщем там есть над чем подумать кроме обучения AI.
На левом нижнем экране первой картинки раскрывается тема сисек или мне кажется?
Я вот пытаюсь понять. Если врача устроит не полное сканирование, то накой ему вот эти дорисованные фантазии по мотивам 3 миллионов других сканирований? А если врачу понадобиться детальное сканирование, то опять же причем тут дорисовки?
Больше похоже что фасебук хочет попиарить что нибуть, что бы показать что они реально делают что то полезное и нужное.
Больше похоже что фасебук хочет попиарить что нибуть, что бы показать что они реально делают что то полезное и нужное.
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
С год назад, статьи одной уважаемой компании, с именем в три буквы, просто забрасывали нас такими фантазиями… Загрузил фоточку и доктор не нужен, нейросетки сами всё объяснят.
Нейросети в ближайшем будущем навряд ли смогут заменить опытных врачей-диагностов, однако разработки диагностических нейросетей идут в ряде стран, включая Россию и Китай. Если интересно, поделюсь несколькими ссылками.
По правде говоря. Нейросети никогда не смогут кого бы то не было заменить. Вся проблема в том, что нейросети не РАСПОЗНАЮТ чего то там, а грубо говоря делают поиск предустановленых (обучением) паттернов. И это есть очень большая разница.
Вспомнилась одна история про казусы автоматического распознавания образов. :) Ниже привожу свое сообщение с одного форума программистов.
В 1990-х годах в немецкой армии было решено внедрить систему распознавания образов, предназначенную для автоматического выявления танков на местности. Для обучения системы требовались фотографии, и к делу привлекли двух фотографов: один снимал местность с танками, а другой без них. Готовые фотографии разделили на два набора: данные для обучения и тестовые данные. Обученная система идеально распознала танки на тестовых фотографиях, однако провалила первое же полевое испытание, оказавшись абсолютно непригодной к практическому использованию. Когда начали разбираться, в чем дело, то выяснилось, что каждый фотограф делал снимки со своим значением диафрагмы. Эти значения немного отличались, и в процессе обучения система натренировалась не обнаруживать танки, а распознавать разные значения диафрагмы.
Вполне возможно, что это просто байка.
Источником этой истории является один из комментариев к этой статье:
Why AI can't solve everything
antialias_physorg
* 5 / 5 (1) May 25, 2018
...and 'bias' in a training set can be the oddest thing. Here's my personal favorite AI-fail story:In the 1990s the german army had an AI program that was supposed to identify tanks in front of scenery. So they sent out two photographers to take pictures of scenery: One took pictures with tanks the other without. Then the AI was trained. As usual the data was divided into two sets: training data and test data. After training on the training data the AI performed extremely well on the test data.They took this to the field and it didn't work. At all. Turns out the two photographers used slightly different f-stops. The AI had learned to identify what f-stop was used in an image -.not the content.That's the thing with AI...you can train it and it might work (even extremely well and be extremely useful), but you can't actually show *what* it has learned.
Может и байка. Но суть верная. Распознавание это процесс обобщения, по сути создание каждый раз нового паттерна. Ибо все субьективно. В случае с нейросетями имеется фиксированный набор матриц, усредненых значений из обучающего датасета, наличие или отсутствие этих матриц в данных и проверяет нейросеть. То есть речь не идет ни о каких новых паттернах, создаюшихся в процессе работы. Даже «ближайшие соседи» могут вести оценку признаклв только на основании растряния до ближайших маркеров. Новый маркер/признак там никогда сам не образуется.
Ожидать чего то необычного от статистического анализа, я бы не мтал.
Ожидать чего то необычного от статистического анализа, я бы не мтал.
Потратить по несколько десятков тысяч баков только на один DICOM монитор (а их в клинике множество), чтобы потом смотреть картинки дорисованные ИИ!? Это сильно!
Почему у меня в голове возникают какие-то мыли про распил бабла и всё такое.
Почему у меня в голове возникают какие-то мыли про распил бабла и всё такое.
Не покидает ощущение что фейсбук на самом деле занимается совсем другим анализом, т.е. им нужны данные мрт от десятков тысяч пациентов и вычислительные мощности, для чего то не совсем приличного, а чтобы на них не наехала публика, с помпой объявляем что занимается совсем другим, и даже результаты выкладывает.
Почему я так думаю, потому что напрямую тематика компании не сильно совпадает с исследованиями.
Почему я так думаю, потому что напрямую тематика компании не сильно совпадает с исследованиями.
Фэйсбук занимается анализом здоровья. То что занялись мрт похвально (парноик оn) чтоб потом с легкостью сопоставлять это с действиями человека/ фотками в сети (это как сейчас если сейчас девушка с 18 до 40 начинает постить/репостить фотки/открытки с ангелочками/новорожденными то возможно она беременна ) и можно показывать таргетированнее рекламу.
Если стоит задача ускорить время исследования МРТ или КТ, то начинать надо не с этого. До 2-5 минут занимает разметка техником. Каждый пациент укладывается индивидуально и для того, чтобы снять то что нужно, вначале делается обзорный снимок. Потом вручную размечается исследование, чтобы чтобы оси положения пациента и снимка соответствовали. И потом запускается само исследование. И все это время пациент лежит. Если бы это автоматизировали, то это было бы очень круто.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Facebook займется исследованиями МРТ с помощью ИИ