Школьники создают нейросеть для распознавания онкологии

Школьники создают нейросеть для распознавания онкологии

Ученики ИТ-класса школы №2065 работают над созданием нейросети для ранней диагностики рака молочной железы. Российский научный центр рентгенорадиологии (далее РНЦРР) предоставил для проекта пять тысяч маммологических снимков.

Искусственный интеллект стал незаменимым помощником в диагностике, упрощая работу медиков. В московских поликлиниках сервис «Система поддержки принятия врачебных решений» помогает докторам определять предварительный диагноз. Благодаря совместной работе ИИ и специалистов достигается положительный результат: сокращается время приёма пациентов, повышается точность диагностики и снижается нагрузка на медицинский персонал.

Ученики школы №2065 следуют современным тенденциям в области медицины. Десятиклассники Никита Тюрин, Фёдор Котов и Александр Маликов разрабатывают нейросети для диагностики рака молочной железы, который входит в пятёрку самых опасных онкологических заболеваний в мире и в России. Раннее обнаружение считается основным способом борьбы с этой болезнью.

По словам научного руководителя проекта, учителя информатики школы №2065 Анны Резниковой, на первом этапе работы юные программисты провели анализ существующих возможностей диагностики рака. Школьники сравнили два метода – интерпретация снимков с помощью статистических моделей и при помощи искусственного интеллекта. Оказалось, что статистические модели, которые описывают массив данных математическими вычислениями, дают около 80% достоверных результатов, а обученная нейросеть – 93-95%.

Эти данные стали стимулом для создания собственной нейросети командой школы №2065. В неё планируется загрузить около 5 тысяч маммографических снимков, предоставленных РНЦРР для школьного проекта. Каждый снимок в двух проекциях сопровождается описанием врача, включающим размеры и местоположение новообразования, а также диагноз (дисплазия, доброкачественная опухоль, злокачественное образование, предраковое состояние и так далее).

Ребята выбрали модель, архитектуру нейросети, создали обучающую выборку, уменьшили качество снимков, чтобы нейросеть работала быстрее. Подготовительная работа уже закончена и в следующем учебном году школьники напишут и обучат нейросеть, что поможет врачам более качественно и быстро определять наличие опухоли.