Лев Лерман: «В тюрьме самый страшный дефицит – это дефицит...
В Нижегородском государственном университете имени Н.И. Лобачевского создана гибридная нейросеть, способная с точностью до 98 процентов выявлять новообразования головного мозга на магнитно-резонансных томограммах. Разработка, представленная учеными Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта ИИТММ ННГУ, стала одним из первых успешных примеров объединения классических нейросетевых алгоритмов с квантовыми вычислениями для решения задач медицинской диагностики.
Главная особенность новой модели заключается в её архитектуре: квантовый слой, интегрированный в структуру нейросети, работает со сжатым представлением признаков изображения. Это позволяет системе анализировать снимки, используя значительно меньшее число параметров по сравнению с классическими глубокими моделями, работа с которыми требует колоссальных вычислительных мощностей. По словам автора разработки, старшего научного сотрудника лаборатории «Искусственный интеллект в превентивной медицине» Марины Бастраковой, ключевой эффект достигается именно за счет синергии классической и квантовой частей алгоритма.
Эксперименты показали, что гибридная система не только демонстрирует высокую точность на качественных снимках из открытых медицинских баз данных, но и значительно превосходит обычные нейросети при работе с искаженными изображениями. Так, при наличии сильного гауссовского шума точность квантово-классической модели достигала 96,6 процента, тогда как классическая сеть показывала лишь 92,2 процента. Ученые связывают такую устойчивость с особенностями квантовых преобразований, однако подчеркивают, что механизм этого эффекта ещё предстоит изучить на реальном квантовом оборудовании.
В пресс-службе ННГУ и сами разработчики неоднократно акцентируют, что созданный инструмент не предназначен для замены врача-диагноста. Нейросеть выступает в роли «цифрового помощника», помогающего специалисту не пропустить критические признаки на ранних этапах анализа и снижающего вероятность врачебной ошибки. Окончательный диагноз и выбор тактики лечения остаются прерогативой клинициста. В ближайших планах ученых — тестирование алгоритма на новых массивах данных с использованием российских квантовых вычислительных мощностей, а также расширение функциональности системы для детального описания снимков и классификации различных типов опухолей. Работа, поддержанная программой «Приоритет-2030», уже нашла отражение на страницах международного научного журнала The European Physical Journal Special Topics.
Павел Рябинин
Изображение сгенерировано искусственным интеллектом
Новости Нижнего Новгорода. Люди, места, события. Использование материалов "Репортёр-НН" разрешено только с предварительного согласия правообладателей. Все права на картинки и тексты принадлежат их авторам.
