Gépi tanulásgyorsíthatja a méhnyakrákszűrést

A gépi tanulási módszerek alkalmazása révén megkönnyíthető az orvosok munkája, egy most zajló kutatás célja például az, hogy mesterséges intelligencia segítségével gyorsítsák fel a méhnyakrákszűrésen levett kenetek elemzését.

Harangi Balázs, a Debreceni Egyetem komputergrafika és képfeldolgozás tanszékének adjunktusa elmondta, korábban már folytattak olyan kutatásokat, amelyek célja az volt, hogy hagyományos tanuló algoritmusokkal súlyosságuk szerint osztályozzák a cukorbetegség miatt kialakuló szembetegségeket a pupillán keresztül a szemfenékről készült felvételek alapján. Mint mondta, nagy mennyiségű digitális képből összeállítható egy szakértők által felcímkézett adatbázis, amelyek révén „mélytanuló hálók” megtanulnak különbséget tenni a képek között, és akár felismerhetnek olyan diszkriminatív jellegű vizuális tulajdonságokat is, amelyeket szemmel vizsgálva még az orvosok sem kötöttek az adott betegséghez. A tanulási folyamat során önmagukat optimalizálják, hogy a lehető legmagasabb pontosságot érjék el – mondta az adjunktus. Erre példa az a projekt, amelynek keretében olyan mobiltelefonos applikációt fejlesztettek ki laikusok számára, amely képes diagnosztizálni egy bőrelváltozásról, hogy az kóros-e, és érdemes-e miatta mielőbb bőrgyógyászhoz fordulni – tette hozzá. A jelenleg futó kutatásról beszámolva elmondta, a projekt arról szól, hogy a gépi tanulás eszközeivel automatizáltan tudjuk elemezni a méhnyakrákszűrés citológiai leletfelvételeit, ami növelheti a pontosságot és legfőképpen a gyorsaságot.