Ученые Сибирского федерального университета разработали алгоритм, позволяющий решать актуальные задачи в области машинного обучения. Его можно применять, например, для диагностики и прогнозирования опасных заболеваний, для проверки запутанной налоговой отчетности или для сортировки микрочипов на производстве.
Новая разработка стала плодом исследования, проведенного совместно с коллегами сотрудниками лаборатории гибридных методов моделирования и оптимизации сложных систем СФУ. Созданный ими алгоритм помогает машине за считанные доли секунды выделять и анализировать подгруппы схожих объектов.
Специалисты уже протестировали алгоритм на предмет прогнозирования осложнений у больных с инфарктом миокарда, которым требовались индивидуальные подходы к лечению.
— Современные алгоритмы машинного обучения, те же нейросети, чаще всего представляют собой «черный ящик» — в соответствии с вводными они формируют некий результат, которому мы можем доверять или не доверять. Однако в медицине… требуется объяснение, почему машина пришла к тому или иному выводу, ведь последствия негативного решения ИИ могут быть разрушительны… Можно взять результаты первичных анализов и обследований — анализы крови, результаты УЗИ сердца и коронарографии, электрокардиограмму и загрузить их в систему, которая по заданным правилам все проверит, соотнесет, найдет значимое и сделает выводы. Эти выводы лечащий врач может интерпретировать и использовать для назначения индивидуальной терапии, — пояснил руководитель исследования, профессор кафедры информационных систем Института космических и информационных технологий СФУ Игорь Масич.
Машина способна предсказать основные осложнения после инфаркта и предупредить пациента о возможности повторного кризиса. Более того, она может предсказать вероятность инфаркта или, например, онкологии.
Специалисты поручили искусственному интеллекту изучить экспрессию генов для прогнозирования развития рака. Одна из главных сложностей обусловлена колоссальным объемом данных, которые необходимо использовать для анализа. Студентке университета Марии Бартош удалось благодаря новому алгоритму выделить некоторые гены, отвечающие, судя по всему, за развитие онкологии в человеческом организме. Машина указала на них после анализа индивидуальных данных пациентов и ряда других операций.
Одна из особенностей алгоритма, предложенного сибирскими учеными, — прозрачность его работы и логическая обоснованность выводов. Этому способствует близкий человеческому мышлению аппарат понятий, уточнили в университете.
Исследование, проведенное в рамках программы Минобрнауки России «Приоритет 2030».
