Hitech logo

Искусственный интеллект

ИИ определяет расу человека по рентгеновскому снимку, хотя его этому не учили

TODO:
Георгий Голованов19 мая 2022 г., 11:04

Обучив алгоритм на сотнях тысяч рентгеновских снимков, снабженных информацией о пациентах — в том числе, об их расовой принадлежности — международная команда специалистов получила ИИ, который делает то, на что не способен врач-рентгенолог, да и любой другой: определяет расу человека по изображению внутренних органов.

Самые интересные технологические и научные новости выходят в нашем телеграм-канале Хайтек+. Подпишитесь, чтобы быть в курсе.

ИИ, созданный усилиями ученых из Канады, США и Тайваня, может предсказать расовую принадлежность пациента по рентгеновским снимкам с поразительной точностью, даже если на рентгенограмме изображены внутренности людей того же возраста и пола. Уровень точности при распознании достигает в некоторых группах снимков 90%, пишет Science Alert.

Исследователи хотели ответить на вопрос, почему в ряде случаев алгоритмы искусственного интеллекта при сканировании рентгеновских снимков чаще упускают из вида признаки болезни у чернокожих, чем у белых пациентов. Ответа на этот вопрос у них еще нет — разработчики не могут понять, по какой причине ИИ так хорошо идентифицирует расовые признаки, даже если снимки зашумлены или лишены всех известных ученым подсказок (например, плотности костей).

Возможно, ИИ смог обнаружить неизвестные науке признаки меланина, окрашивающего кожу пигмента.

Исследователи пока не спешат предлагать технологию медицинским учреждениям из опасений быть обвиненными в расизме. «Мы должны сделать паузу, — сказал Лео Энтони Сели из MIT, один из разработчиков. — Мы не должны торопиться отдавать алгоритмы больницам и клиникам, пока не будем убеждены, что они не будут принимать расистские или сексистские решения».

Австралийские ученые разработали в прошлом году самый тонкий детектор рентгеновского излучения. В его основе нанолисты моносульфида олова. Новое устройство отлично подходит для получения снимков белков и живых клеток даже в реальном времени.