Российская нейросеть упростит выявление пациентов с COVID-19
Тесты показали высокую эффективность нейросети — точность метода классификации рентгеновских изображений грудной клетки при использовании предобученной нейросетевой модели достигает 94,17%. В ходе обучения нейросети ученые использовали так называемый трансферный подход. Он включает три этапа и предполагает обучение модели на одном наборе данных и ее последующее приспособление к другому набору данных, поясняют разработчики.
Между тем стартап-студия «Скандерм» в «Сколково» представила онлайн-калькулятор, который определяет коронавирусную инфекцию по кожным симптомам. Комментирует руководитель студии Евгений Соболев: «Мы сделали онлайн-калькулятор на выявление симптомов коронавируса, добавив алгоритмы распознавания проявлений на коже. Такие проявления коронавируса, как инфекционные экзантемы, некоторые виды аллергии и васкулиты, могут появиться на коже. Такой симптом-чекер снизит нагрузку на систему здравоохранения, система может помочь выявлять пациентов, нуждающихся в срочной госпитализации, и тех, у кого симптомы позволяют пройти лечение амбулаторно.
Нейросети у нас делают представители Huawei, с нами работают дерматологи двух ведущих российских медицинских вузов, привлекаем программистов из «Яндекса». Проявления коронавируса на коже можно заметить практически в первые дни заражения, в то же время, такие симптомы, как кашель, могут появиться спустя неделю после заражения. Есть запрос из арабских стран, там оказались готовы к таким инновациям. Для этого планируем доработать проект для диагностики на различных цветах кожи».
