😢 Проблема: многие заболевания диагностируют при помощи алгоритмов. Для этого собирают данные обследований, размечают на них признаки патологий и обучают алгоритмы их выявлять. Например, заболевания головного мозга определяют по снимкам МРТ.
Если пополнять общую базу, систему получится дообучать. Но чтобы размечать новые данные, нужны специалисты. А если собирать данные из разных больниц, в общий доступ могут попасть сведения о пациентах.
😎 Решение: алгоритм, который автономно обучается на новых данных без разметки, а затем передаёт обезличенные данные в единую базу.
Алгоритм испытали в четырёх больницах. Результат диагностики оказался лучше, чем у алгоритмов, обученных на данных только одного учреждения.
Точность диагностики выросла: на 40,45% для опухолей, на 83,33% — для сосудистых поражений и 99,74% для рассеянного склероза. При этом конфиденциальные данные остались в больницах, где лечились пациенты.
👥 Кто: исследователи Центра им. Гельмгольца в Мюнхене с коллегами, Германия.
Источники: techxplore.com и nature.com
