В России выяснили, что больше данных не всегда улучшает медицинский ИИ

Расширение выборки может снижать точность нейросетей

Ученые Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) проверили, как искусственно созданные изображения влияют на точность медицинских нейросетей. В пресс-службе Минобрнауки РФ сообщили, что для эксперимента использовали два набора: 20 971 снимок ног с хроническими заболеваниями вен и 6 786 дерматологических изображений, пишет ТАСС.

В России выяснили, что больше данных не всегда улучшает медицинский ИИ

Ученые сравнили 12 архитектур нейросетей, включая сверточные модели и трансформеры. Объем обучающих данных увеличивали до 100%, а каждую конфигурацию проверяли 20 раз. Всего провели более 5 тысяч обучений.

Добавление 10% изображений улучшило точность лишь у трех моделей на первом наборе и у пяти на втором. При максимальном расширении второй выборки 10 из 12 нейросетей показали снижение точности на 1−5 процентных пунктов, отметили в ведомстве.

Результат зависит от архитектуры модели и способа обработки снимков. В медицине это особенно важно, поскольку даже небольшие изменения изображения могут иметь диагностическое значение.

Источник:ТАСС

Автор:Ингела Воробьева

Теги:

#В России

#Россия

#медицина