Одним из авторов алгоритма CheXNext был Эндрю Ын, бывший глава подразделения ИИ в Baidu. Его коллега радиолог Мэтью Лундгрен так объясняет значение программы: «Обычно мы видим ИИ-алгоритмы, способные увидеть кровоизлияние в мозг или перелом запястья — очень узкий спектр отдельных случаев. Но тут речь идет об одновременном анализе 14 различных патологий, и все это делает один алгоритм».

CheXNext ищет следы 14 различных патологий. Десять заболеваний ИИ видит не хуже врачей, одно — лучше, и в трех случаях люди его превосходят.

«Мы обучали алгоритм, словно студента. Данные Национального института здравоохранения были учебным материалом, а 420 снимков — финальным экзаменом», — рассказывает Лундгрен. Для оценки успеваемости машины результаты сопоставили с вердиктом, вынесенным группой из девяти радиологов из разных институтов. Такой подход придает большую ценность исследованию по сравнению с сопоставлением результатов с другим ИИ.

ИИ справился с анализом 420 снимков не только лучше, но и намного быстрее людей — всего за 90 секунд против трех часов, которые потратила команда врачей, пишет Stanford Medicine.

Создатели ИИ работают над следующей версией, надеясь сделать алгоритм настолько точным, чтобы он смог быстро сканировать рентгеновские снимки, не нуждаясь в посторонней помощи. Алгоритм уже пропустил через себя свыше 100 000 снимков, но разработчики собираются показать ему миллион — и из разных больниц со всего мира.

Применять его авторы предлагают в регионах, где нет своих квалифицированных специалистов-радиологов.    

С помощью специального приложения жители бедных стран вскоре смогут диагностировать туберкулез за считанные секунды — и без подключения к интернету. Точность системы в эксперименте составила 98,4%.