Нейронные сети в медицине: современные подходы и перспективы

Belgorod state national research university

NEURAL NETWORKS IN MEDICINE: MODERN APPROACHES AND PERSPECTIVES

Сегодня искусственный интеллект (ИИ) широко применяется в медицине, помогая решать сложные задачи и улучшая качество медицинской помощи. Нейронные сети являются одним из наиболее перспективных направлений применения искусственного интеллекта. Они представляют собой математические модели, построенные на принципах функционирования биологических нейронных сетей, и уже активно используются для диагностики и прогноза заболеваний, разработки новых методов лечения. Такие компании, как Google, IBM, Microsoft инвестируют в эту исследовательскую область и способствуют появлению новшеств.

Основополагающий принцип построения отдельных искусственно созданных нейронных сетей во многом повторяет принцип работы структуры биологических нейронных сетей. Основанные на биологических принципах предположения о искусственных нейронных сетях- “кусках мозга”. Все искусственные нейронные сети представляют собой множество взаимосвязанных простых машинных процессов и обучаются, имитируя мозг человека.

Процесс «обучения» нейронной сети включает в себя настройку её структуры и весов синаптических связей, что необходимо для успешного решения конкретной задачи. Обычно для обучения используются крупные объемы медицинских данных в качестве основы. Существует два основных типа алгоритмов обучения нейронных сетей: с учителем и без учителя.

Рассмотрим некоторые примеры популярных нейронных сетей, применяемых в медицине. Сверхточные нейронные сети, к примеру, нашли широкое применение в медицинской визуализации. Они позволяют автоматически выявлять различные патологии — такие как опухоли, переломы и аневризмы, а также другие аномалии. Это решение демонстрирует высокую точность и скорость обработки, что существенно ускоряет диагностику, особенно в условиях нехватки квалифицированных специалистов.

Еще один пример — рекуррентные нейронные сети, используемые для анализа временных рядов в медицине. Они, например, помогают в интерпретации данных ЭКГ, что позволяет диагностировать сердечнососудистые заболевания и аритмии.

Рассмотрим более подробно алгоритмы и методы, применяемые в нейронных сетях для анализа медицинских изображений на основе архитектуры YOLO (You Only Look Once). Эта система характеризуется высокой скоростью обработки, поскольку она не требует многократного просмотра изображения. Анализ изображения осуществляется путем выделения специфических признаков, таких как изменения плотности тканей на рентгеновских снимках, и их сравнения с эталонными образцами из базы данных. В результате нейронная сеть выделяет области, потенциально содержащие патологию, и определяет вероятность заболевания, облегчая врачу процесс принятия решения.

Главное преимущество нейронных сетей в области медицинской диагностики заключается в их способности обучаться на больших объемах данных. Это обеспечивает постоянное совершенствование и повышение точности диагностики. Современные архитектуры, как U-Net и ResNet, были специально разработаны для этих целей. В медицине используются различные методы токенизации, учитывающие специфику медицинской терминологии и сокращений. Полученные числовые последовательности затем используются для обучения рекуррентных нейронных сетей или трансформеров, которые могут предсказывать вероятность развития заболеваний, выявлять риски и персонализировать лечение.

Благодаря нейронным сетям, годовой объем инвестиций в область ИИ в медицине постоянно растет. Разработка и внедрение новых нейронных сетей для решения медицинских задач – это динамично развивающаяся область, которая обещает значительные улучшения в диагностике, лечении и профилактике заболеваний.