Код
#статьи

Распознать COVID-19, онкологию и катаракту: что может ИИ в вашем смартфоне 🤖📱

Приложения, конечно, не заменят консультацию настоящего врача, но вполне могут продемонстрировать, как работают современные технологии.

Duds/ M0ji/ Cleanpng/ 8photo/ Drobotdean/ Freepik/ Meery Mary для Skillbx Media

Нейросеть слушает кашель

Приложение AI Resp от «СберМедИИ» умеет по кашлю определять, болен ли человек COVID-19. Программа анализирует кашель и голос человека на наличие признаков ковида, точность — 82%.

AI Resp можно бесплатно скачать в Google Play и App Store.

Скриншот: приложение «AI Resp»

Всё началось со статьи, которую в сентябре 2020 года опубликовали специалисты Массачусетского технологического института (MIT). Они рассказали об алгоритме, который может диагностировать COVID-19 по записям голоса и кашля.

У МIT уже был успешный опыт использования искусственного интеллекта в сфере здравоохранения. Американские учёные модифицировали под COVID-19 нейронную сеть, которая диагностировала болезнь Альцгеймера.

Сеть переобучили на новом наборе данных. Специалисты из Массачусетса за несколько месяцев собрали пять тысяч записей голоса и кашля пациентов с ковидом и здоровых людей. Для этого они создали сайт OpenSigma, где любой мог покашлять в микрофон своего девайса и помочь проекту.

Скриншот: сайт OpenSigma

Модель MIT верно классифицировала COVID-19 в 98,5% случаев, даже если у пациентов ещё не было симптомов. Американские разработчики придумали алгоритм, но так его и не внедрили. Они проверяют алгоритм в нескольких клиниках, которые лечат пациентов с COVID-19.

Увидеть звук

Лаборатория искусственного интеллекта «Сбера» в самом начале пандемии создала нейронную сеть для определения степени поражения лёгких по данным компьютерной томографии.

Её использовали для анализа кашля. В «Сбере» разработали алгоритм для преобразования звуковых файлов в картинки, на которых изображены графики колебаний воздуха. Такие графики называют спектрограммами.

Чтобы обучить сеть, использовали три тысячи записей голоса и кашля пациентов с COVID-19. В обучающий набор также добавили файлы с голосами здоровых людей и посторонними шумами. Сеть научилась отделять голос, дыхание и кашель с признаками ковида от других звуков.

Для надёжности приложение просит пациента рассказать о симптомах, характерных для заражения коронавирусом, — температуре, головной боли и так далее, — это повышает точность диагноза.

Изучает родинки

Мобильное приложение «ПроРодинки» выявляет злокачественные опухоли, маскирующиеся под родинки. Это российское приложение, использующее искусственный интеллект для диагностики здоровья. Оно умеет находить базально-клеточный рак кожи и меланому.

Программа доступна для бесплатного скачивания на смартфоны под управлением Android (скачать) и iOS (скачать).

Скриншот: приложение «ПроРодинки»

Решения нейросети под контролем врачей

Тёмные точки на коже — невусы, которые мы привыкли называть родинками, иногда оказываются злокачественными опухолями. Периодически невусы должен осматривать специалист, особенно те, которые меняют свою форму или цвет.

Отечественные программисты и учёные совместными усилиями создали мобильное приложение, которое способно оценивать потенциальную опасность той или иной родинки просто по её фото.

Анализом занимается нейросеть. Её обучили на пяти тысячах снимков невусов, исследованных врачами.

Каждое обучающее изображение было оценено минимум двумя экспертами. Они разметили тренировочный набор данных, указав нейросети, на каких фотографиях запечатлены опасные новообразования, а на каких ― обычные родинки. В результате нейронная сеть научилась распознавать онкологию с точностью до 90%. Такие результаты соответствуют уровню хорошего врача-дерматолога (да, медики тоже ошибаются).

Система «ПроРодинки» состоит из нескольких ключевых элементов. Мобильные приложения ― это только видимая её часть. Основную работу выполняет нейронная сеть, размещённая на сервере проекта. Обмен информацией между клиентским приложением и сервером происходит через интернет, поэтому программа не может функционировать в офлайн-режиме.

Практически каждый снимок проверяется дважды ― не только нейросетью, но и специалистом. В сомнительных случаях, когда компьютерные алгоритмы не могут поставить точный диагноз, оценку изображения проводят специалисты-люди. Результаты их решений также попадают в нейросеть и улучшают ее работу, происходит дообучение.

Приложение разрабатывали три года, его долго и внимательно тестировали. Во время испытаний система помогла врачам диагностировать более 1000 случаев подозрений на опасные кожные заболевания.

Разработчики подчеркивают, что программу нельзя использовать для самостоятельного лечения, а её рекомендации носят вероятностный характер. «ПроРодинки» не может заменить консультацию настоящего врача. Приложение ― это лишь повод задуматься о себе и о своём здоровье.

Вскоре разработчики собираются дополнить программу новыми функциями. Вместе с рекомендацией посетить врача система будет выдавать адреса ближайших поликлиник и специализированных медцентров. Также приложение окажет помощь с записью к нужному доктору через интернет.

И смотрит в глаза

Мобильное приложение CRADLE White Eye Detector диагностирует глазные заболевания по фотографиям. Встроенный в него искусственный интеллект способен обнаруживать на снимках опасный симптом ― белое свечение зрачка, лейкокорию, которую называют синдромом белого или кошачьего глаза. Лейкокория может свидетельствовать о начале развития ретинобластомы, катаракты и других опасных болезней.

Программа разработана специалистами Бэйлорского университета (США). Она предназначена прежде всего для проверки детских глаз. Причина в том, что взрослые обычно сами замечают, что с их зрением что-то не так, а дети не понимают, что происходит, и не жалуются. Глазные болезни у детей лечатся, но, если вовремя не принять меры, последствия будут самыми плачевными.

Изображение: Micheal C. Munson1,Devon L. Plewman1, Katelyn M. Baumer1 etс / Science Advances

Как это работает

При съемке со вспышкой в темных помещениях часто проявляется эффект красных глаз. На фото эффект выглядит не особо эстетично, но тут можно и порадоваться: он говорит о том, что у вас нет серьёзных проблем со зрением. Возникает он из-за того, что свет вспышки отражается от наполненных кровью кровеносных сосудов сетчатки. А вот если на фотографиях видны «белые» или «жёлтые» глаза, то это уже повод забить тревогу ― что-то внутри глазного яблока мешает свободному прохождению лучей света. Это может быть опухоль или другое серьёзное заболевание.

Сын профессора Бэйлорского университета Брайана Шоу заболел ретинобластомой. К сожалению, болезнь выявили поздно, и ребёнок ослеп на один глаз.

Просматривая в смартфоне старые фотографии сына, Шоу обнаружил на них лейкокорию. Ранние признаки заболевания — «белые» глаза — можно было увидеть на снимках ребёнка, за несколько месяцев до постановки страшного диагноза. Но, к сожалению, он их вовремя не заметил.

После этого случая профессор предложил коллегам создать приложение, которое бы автоматически сканировало фотографии детей в смартфонах родителей и немедленно сообщало бы о первых признаках белого свечения глаз.

Учёные назвали алгоритм CRADLE (Computer-Assisted Detector of Leukocoria). Первая версия появилась в 2014 году, и с тех пор разработка несколько раз совершенствовалась. На базе алгоритма было создано мобильное приложение CRADLE White Eye Detector. О результатах работы учёные рассказали в научной статье.

Скриншот: приложение CRADLE White Eye Detector

В основе приложения десять нейронных сетей. Алгоритм распознаёт глаза на фотографиях детских лиц и передаёт эти фрагменты изображений в каждую из десяти нейросетей. Все они обучены распознавать лейкокорию, но делают это по разным алгоритмам и с переменным успехом. Поэтому итоговый результат вычисляется путем «голосования» среди участвующих в оценке сетей ― простым большинством.

Для обучения были использованы 53 тысячи снимков 40 детей. Как абсолютно здоровых, так и тех, у кого были выявлены проблемы со зрением. Родители отозвались на призыв учёных, опубликованный в СМИ, и добровольно пожертвовали науке все фотографии своих детей, которые хранились в их смартфонах.

Специалисты просмотрели этот огромный массив изображений и разметили вручную снимки, указав, на каких есть признаки лейкокории, а на каких ― нет. Также они удалили из набора повторяющиеся изображения и те, на которых не были видны детские глаза.

После обучения нейронная сеть приложения смогла верно обнаружить лейкокорию у 80% больных детей. Причём признаки заболеваний глаз алгоритм находил на фотографиях, сделанных за полтора-два года до проявления явных симптомов болезни.

Для уверенного обнаружения «белых» глаз алгоритму требуется просмотреть несколько снимков одного и того же ребёнка. Программа может пропустить тревожный симптом на одном-двух фото. Но если она проверит десятки изображений, то уже с высокой вероятностью сможет выдать точный вердикт.

Поэтому приложение сканирует все фотографии в смартфоне. Их обычно много ― ведь мы любим фотографировать своих детей. И чем больше снимков, тем выше вероятность, что нейросеть вовремя обнаружит признаки лейкокории и посоветует обратиться к врачу.

Программа работает в офлайн-режиме, не отправляет фотографии детей на сервер компании без ведома владельца. Этот факт может порадовать всех, кто опасается утечки персональных данных.

Разработчики предупреждают, что их творение не может заменить визит к специалисту.

Приложение доступно для бесплатного скачивания на смартфоны под управлением Android (скачать) и iOS (скачать).


Высшее образование со Skillbox

Программа бакалавриата по аналитике данных и машинному обучению от РАНХиГС. Стань востребованным IT-специалистом, получи диплом государственного вуза и измени мир с помощью высоких технологий.

Узнать подробнее

Учись бесплатно:
вебинары по программированию, маркетингу и дизайну.

Участвовать
Школа дронов для всех
Учим программировать беспилотники и управлять ими.
Узнать больше
Понравилась статья?
Да

Пользуясь нашим сайтом, вы соглашаетесь с тем, что мы используем cookies 🍪

Ссылка скопирована