Технологии машинного обучения все чаще используются в диагностике. Обычно компьютер используют для распознавания сложных неоднозначных областей на снимках МРТ и КТ. Как правило, программу сначала обучают на множестве изображений, интерпретированных несколькими специалистами высокого класса, а затем она «выходит в люди» и начинает выдавать диагностические заключения самостоятельно.

Например, команда исследователей из Массачусетской больницы общего профиля взялась за разработку системы, использующей искусственный интеллект для быстрой диагностики и классификации кровоизлияний в мозг. Такая система могла бы стать незаменимым инструментом для реанимационных отделений при оценке состояния пациентов с симптомами потенциально опасного для жизни инсульта.

Главный недостаток, присущий всем подобным системам, заключается в том, что они выдают сразу готовый результат и не делятся с врачами промежуточными «умозаключениями». В итоге некоторых врачей одолевают сомнения, правильно ли была произведена интерпретация и не опасно ли следовать рекомендациям программы в плане лечебных процедур.

Исследователи из Массачусетса решили эту проблему. Чтобы обучить свою систему, они использовали 904 КТ-снимков головного мозга, каждый из которых состоял примерно из 40 отдельных изображений, которые были оценены командой из пяти опытных нейрорадиологов.

Чтобы повысить точность системы глубокого обучения, ученые построили поэтапное копирование процесса анализа изображений специалистами. Систему научили сообщать отдельно про контрастность и яркость, которые использовались ею для выявления тонких различий, а также «вслух» анализировать сопоставление соседних фрагментов КТ-скана.

Таким образом была решена проблема «черного ящика» — новая программа охотно объясняет основу своих решений,  предоставляя врачам все возможности адекватной оценки машинного диагноза. Быстрое распознавание внутричерепного кровоизлияния и последующее правильное лечение пациентов с симптомами острого инсульта способны предотвратить или смягчить немало случаев серьезной инвалидности или смерти.