Разработка «Яндекса» и НИУ ВШЭ помогла ученым Гарвардского университета и университета штата Техас повысить точность распознавания когнитивных нарушений до 77%. Для этого исследователи использовали искусственно созданные данные, которые позволили дополнить небольшую выборку генетической информации пациентов.
Изображение сгенерировано нейросетью
В эксперименте приняли участие 542 человека. Применение технологии TabDDPM позволило увеличить показатель качества распознавания нарушений с 68 до 77%. Метод генерирует дополнительные данные на основе закономерностей реальных медицинских записей, не копируя их.
Разработка может расширить возможности применения искусственного интеллекта в медицинских исследованиях, особенно при ограниченном количестве данных. При этом алгоритм пока не диагностирует болезнь Альцгеймера, а выявляет признаки когнитивных нарушений и может использоваться как инструмент поддержки врачебных решений, пишут «Известия» .
«Мы опубликовали исходный код TabDDPM в открытом доступе, поэтому исследователи и разработчики из любой страны могут использовать технологию для обучения собственных моделей», — рассказал кандидат физико-математических наук, руководитель лаборатории Yandex Research и заведующий научно-учебной лаборатории «Яндекса» в ФКН ВШЭ Артем Бабенко.
