Искусственный интеллект все чаще используется в медицинских целях, в частности для анализа медицинских изображений. Процесс создания качественной и эффективной нейросети долгий и дорогой. Более того, данных для обучения зачастую недостаточно. 

Именно по этим причинам мы решили исследовать различные подходы, которые могли бы помочь сократить число необходимых аннотированных данных для получения модели того же качества. Это может позволить не только сократить время и расходы на аннотацию, но и ускорить цикл поставки новых моделей.

В результате нашего исследования, мы нашли лучший подход, который помог сохранить точность работы алгоритма при использовании лишь 20% разметки.
Магия - нет, расскажем подробнее…

Наша команда на протяжении более пяти лет разрабатывает продукты для здравоохранения с использованием технологий искусственного интеллекта, а точнее, мы учим нейронные сети находить на медицинских снимках патологии, которые зачастую едва различимы для человеческого глаза. Мы много общаемся с журналистами и обнаружили, что зачастую они даже примерно не понимают, кто такой этот искусственный интеллект. Это нормально, они и не должны - у каждого своя работа. А мы решили просто и понятно рассказать, что такое ИИ, как мы его обучаем и что получаем на выходе.