Неопределенность в медицинской визуализации может значительно усложнять жизнь врачам при диагностике заболеваний. Например, на рентгене грудной клетки наличие жидкости в плевральной полости может напоминать воспаление легких. Исследователи из MIT разработали новый подход, который помогает врачам быстрее и точнее диагностировать болезни, уменьшая размер наборов предсказаний на 30%.
Их метод, основанный на таком понятии, как конформная классификация, позволяет предлагать множество вероятных диагнозов с гарантией, что правильный ответ находится среди них. Однако прежние методы могли выдавать слишком большие наборы, что затрудняет работу врачей.
Используя технику улучшения изображения во время тестирования (TTA), исследователи создали несколько версий одного изображения, улучшая при этом точность моделей. В итоге они добились уменьшения набора предсказаний без потери информативности и надежности.
Это открытие поможет не только в медицинской диагностике, но и в других задачах классификации, например, для идентификации видов животных. Улучшения подчеркивают важность оптимизации данных и методов для повышения точности ИИ.
Исследование будет представлено на конференции по компьютерному зрению и распознаванию образов в июне. *компания Meta Platforms Inc. признана экстремистской организацией, ее деятельность на территории России запрещена