Искусственный интеллект научили учитывать особенности пациентов

Depositphotos

Гибридный ИИ, активно взаимодействующий с человеком и способный к персонализированному подходу в медицинской диагностике, разработали специалисты Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» имени В. И. Ульянова (ЛЭТИ). Об этом «Газете.Ru» рассказали в Минобрнауки.

Гибридный интеллект — способная к обучению нейросеть, которая представляет собой симбиоз искусственного и человеческого интеллекта.

«В классической модели обучения нейронной сети с учителем односторонняя связь — учитель просто корректирует и сопровождает режим обучения. А когда мы говорим о гибридном интеллекте — здесь строится двусторонняя связь. С одной стороны человек корректирует поведение искусственного интеллекта, с другой стороны ИИ также способен анализировать состояние человека, подсказывать ему с учетом того состояния, в котором находится человек и это двусторонняя связь, другой тип», — пояснил «Газете.Ru» заведующий кафедрой вычислительной техники ЛЭТИ Михаил Куприянов.

Применение гибридного интеллекта важно, в частности, в медицине — это позволяет обеспечить персонализированный подход к пациенту. Обычные нейросети, обученные на массиве данных от множества пациентов, используют усредненные значения для того, чтобы отличать патологии от нормы. При гибридном же подходе ИИ обрабатывает данные каждого конкретного человека — например, рентгеновские снимки — и учитывает дополнительные сведения об особенностях организма пациента, квалификацию медиков, работающих с больным и другие аспекты, которые могут повлиять на результат. Также модель предполагает активное участие врача в обработке данных. Взаимодействовать с ней может и сам пациент, чтобы контролировать свое состояние.

«В модели гибридного интеллекта врач работает с данными конкретного человека, а тот опыт, который имеет ИИ, позволяет сделать определенный вывод. Конкретный пациент имеет конкретный цифровой портрет, и врач, наблюдая за этим конкретным человеком или имея данные о его состоянии, корректирует рекомендации», — говорит Куприянов.

На сегодняшний день ученые вуза разрабатывают на базе созданной архитектуры систему оценки функциональной готовности операторов и диспетчеров — прежде всего, работающих в атомной промышленности, ЖД-транспорте и других отраслях, где состояние сотрудника критически важно. На основе данных, полученных с помощью компьютерного зрения, эта система сможет выявлять у людей стресс, усталость и нервное напряжение. Использование гибридного интеллекта поможет повысить точность и скорость выявления этих негативных состояний у операторов с учетом индивидуальных особенностей человека.

Первые образцы программного обеспечения на основе гибридного алгоритма планируется получить в ближайшие 2–3 года.