Бросила танцы ради науки. В Перми девушка находит ошибки врачей с помощью нейросети

Магистр прикладной математики и информатики ПГНИУ Ирина Скачкова вместе с пермскими врачами создаёт нейросетевую систему, способную ставить диагнозы. 59.ru пообщался с Ириной и узнал подробней, чем она занимается и что вообще значит «учить нейросеть».

– На третьем курсе я увлекалась сериалами по врачебной тематике – «Клиника», «Доктор Хауз», – рассказывает молодой учёный механико-математического факультета. – Когда преподаватели предложили список тем для курсовых и дипломных, сразу выбрала нейросети в медицине. Уже больше двух лет занимаюсь этой темой.

По сути нейросеть – это функция, математическая модель, имитирующая работу нервной системы человека и главную её особенность – способности к обучению и исправлению ошибок. Девушка разработала сеть, способную самостоятельно ставить диагнозы.

– Это математическое описание нейронов – клеток, которые обрабатывают, хранят и передают информацию с помощью электрических и химических сигналов. Нейросеть имитирует работу нервной системы человека. Она состоит из большого числа отдельных вычислительных элементов и входных параметров. Они обрабатываются и изменяются в зависимости от предыдущих результатов обработки данных, – объясняет Ирина. – Изначально в сеть подаются параметры – жалобы пациента, образ жизни, данные УЗИ, телосложение, анализ крови, всего 208. На выходе мы получаем диагноз.

Гастрит и язва желудка – с этих заболеваний Ирина начала тренировки своей системы. Сейчас созданная ею нейросеть может определять восемь заболеваний: холецистит, панкреатит, гепатит, синдром раздражённого кишечника, цирроз печени, язву, гастрит и гастроэзофагеальную рефлюксную болезнь – поражение нижнего отдела пищевода.

– Сначала нужно собрать данные, – рассказывает Ирина о том, как это работает. – Мне повезло, к исследованию подключились пермские врачи и предоставили истории болезни для внедрения их в нейросеть. Изначально они были закодированы, так как это личные данные пациентов. И мне, и нейросети не нужно знать, кто есть кто, важно точно поставить диагноз.

Затем вместе с научным руководителем профессором механико-математического факультета Леонидом Ясницким Ирина разбила личные дела пациентов на две части – обучающее множество и тестирующее. Первое нужно для того, чтобы нейросеть запомнила данные. На втором множестве нейросеть проходит тест-драйв, который показывает, эффективно она работает или нет, насколько точно ставит диагнозы.

– Нейросеть – как школьник, которому учитель сначала задал задачку. Школьник эту задачку решает. Чтобы понять, усвоил ли ученик материал, учитель просит решить ещё одну задачку, но немного меняет условия. Так же происходит процесс обучения нейросети, – поясняет Ирина.

Только после того, как множества обработаны, начинается реальное исследование данных. Например, есть параметр – число сигарет, которые человек выкуривает в день. Допустим, человек выкуривает меньше пачки в день и у него стоит диагноз «гастрит в слабой степени выраженности». Предположим, что он курит больше – две пачки в день. Изменяем этот параметр. Теперь нейросеть выдает нам новый диагноз: гастрит в средней степени выраженности. Тогда мы можем сделать вывод, что курение утяжеляет заболевание.

Точность постановки диагноза нейросети Ирины Скачковой сегодня составляет 80%, но молодой учёный хочет улучшить результат. Кроме того, нейросеть помогает выявить ошибки врачей. Уже сейчас нейросеть показала недоработки медиков в 8% случаев.

В зарубежных клиниках нейросеть уже научили определять онкологические заболевания, сегодня она способны распознавать речь и лица. Многие мобильные приложения используют в основе нейросети. Например, популярное приложение Prisma, которое адаптирует любое изображение под стиль определённого художника – Ван Гога, Кандинского, Моне.

Несмотря на то, что в Перми такие исследования ведутся давно, пока это перспективное направление не пользуется популярностью. Среди однокурсников Ирины Скачковой, восьми магистров прикладной математики и информатики ПГНИУ, только она одна выбрала нейросети в качестве материала для научной работы.

– Пока не определилась, что будет после защиты диссертации. Есть возможность пойти в аспирантуру, но, с другой стороны, хочется строить карьеру, заниматься программированием в полную силу. Уже сейчас есть идея применить нейросеть на основной работе, в качестве помощника в модерации текстов, – говорит Ирина.

Сейчас Ирина совмещает занятие наукой и работу в IT-компании. Ранее девушка серьёзно увлекалась танцами – участвовала в конкурсах вместе с коллективом Freak Dance Studio. Но сегодня времени на танцевальное творчество не остается – победило творчество научное.