Медицина ­– это та область, которая развивается с каждым днем, делая большие шаги в будущее. Если же раньше диагнозы могли ставить врачи, то сейчас к установке состояния здоровья подключают и автоматику. Сегодня мы поговорим про нейронные сети в медицине, которые активно помогают врачам проводить исследования, а также выносить вердикт по заболеваниям.

Врачебная деятельность – рутинный процесс, который на автомате выполняется изо дня в день, и из-за сложившихся обстоятельств врачи могут устанавливать неправильный диагноз, поэтому в ход идет программа для анализа данных. Если вы хотите детальнее изучить процесс нейронных сетей в медицине, то добро пожаловать на сайт celsus.ai, где детальнее эта тема освещена.

Итак, какое значение имеет нейронная сеть в медицине?

Нейронная сеть представляет собой базу данных, где есть всевозможные прогнозы с последующей аналитикой, то есть врач может с помощью загрузки результата снимка установить свои подтверждения по диагнозу, или же вовсе их опровергнуть. Как работает нейронная сеть в медицине?

• Загрузка фото или результата. После того, как результат снимка или рентгена пациента был загружен в базу, начинается ранжирование, в ходе которого устанавливаются прогнозы заболевания. Это особо актуально в том моменте, когда сразу несколько врачей сомневаются в установке и форме новообразования, и идет активный процесс обсуждения;
• Знакомство с выданными результатами. Порой снимок может показать маленькую область поражения органа, что врачу будет и вовсе незаметно, но система обнаружит любую патологию и подчеркнет это цветом;
• Согласование результатов автоматического исследования со своим заключением. Как правило, врачи подтверждают свои догадки с помощью нейронной сети, а результаты обработки данных лишь совпадают.

Перейдя на сайт, вы сможете детальнее изучить нейронные связи, их преимущества и недостатки использования в медицине, а также ознакомиться с принципами работы.

Таким образом, можно сделать вывод, что если вы не знаете, какую роль играют нейронные связи в медицине, а также хотите для себя подтвердить пользу их использования, то предлагаем перейти на сайт.

Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей в сфере развлечения. Сейчас о них говорят на каждом углу, а впервые о таких сетях услышали еще в 1943 году. Кстати, тогда еще не существовало даже понятия «искусственный интеллект», а сети уже были.

Нейронные сети стали называть так из-за принципов работы математической модели, которая чем-то напоминает функционирование нашей нервной системы. Уверены, что вы и сами в курсе: у нас есть нейроны, образующие нервную систему. Их главная задача — распространять информацию по всему телу, используя электрические и химические сигналы. Они черпают ее из окружающей среды или организма, оценивают ее, думают, как отреагировать, а еще запоминают. Вообще, это крайне занятные штуки, и на эту тему есть множество прекрасных книг (читайте — нейроны скажут вам спасибо). Мы же вернемся к их искусственным коллегам.

По сути, принцип работы нейронных сетей, о которых мы сейчас рассказываем, близок к человеческой нервной системе.  Каждый нейрон здесь – это этакая ячейка, у которой имеется множество входных отверстий для получения информации и одно выходное. Каким образом многочисленные входящие сигналы формируются в выходящий, как раз и определяет алгоритм вычисления.

Сама нейросеть представляет собой систему из множества таких нейронов (процессоров). По отдельности эти процессоры достаточно просты (намного проще, чем процессор персонального компьютера), но будучи соединенными в большую систему, нейроны способны выполнять очень сложные задачи по сбору информации, ее анализу и созданию новой. Вот вам хорошо иллюстрирующий этот принцип работы пример:

Представьте себе сельскохозяйственный комбайн, исполнительные механизмы которого снабжены множеством видеокамер. Он делает пять тысяч снимков в минуту каждого растения в полосе своей траектории. Каждый снимок сам по себе ничего не значит. Но используя нейросеть, сравнивая полученные результаты с теми, что есть в его программе, комбайн анализирует — не сорняк ли это, не поражено ли оно болезнью или вредителями. И обрабатывает каждое растение индивидуально. Фантастика? Уже не совсем. А через пять лет может стать нормой.

Об этом рассказывал Влад Шершульский, директор программ технологического сотрудничества Microsoft в России.

Среди основных областей применения нейронных сетей — прогнозирование, принятие решений, распознавание образов, оптимизация, анализ данных. Нейросети лежат в основе большинства современных систем распознавания и синтеза речи, а также распознавания и обработки изображений. Они применяются в некоторых системах навигации, будь то промышленные роботы или беспилотные автомобили. О примерах мы поговорим чуть позже, а пока же узнаем…

В чем их особенность?

В обучаемости. Без этого они просто были бы еще одной математической моделью, но благодаря обучению могут приводить в шок непосвященных. Нейросети могут распознавать более глубокие, иногда неожиданные закономерности в данных. Объяснить на пальцах это не так просто. В общем смысле слова, обучение заключается в нахождении верных коэффициентов связи между нейронами, а также в обобщении данных и выявлении сложных зависимостей между входными и выходными сигналами. Если вначале ее легко обмануть, то через пару сотен тысяч действий, она легко распознает, если вы пытаетесь дать ей что-то не то.

Чаще всего, для этого нужно «прогнать» её работу на десятках миллионов наборов входных данных, указывая ей верные и убирая неверные варианты. Она учитывает это и, когда снова принимается за работу, обрабатывает полученную информацию в зависимости от новых вводных алгоритмов. И так до достижения нужного результата.

Где они применяются?

Самый простой пример – «умные» плейлисты музыки (например, Яндекс.Музыка подбирает уникальный плейлист исходя из того, чтобы слушаете чаще всего) или видео на YouTube. Совпадение? Не думаем. Точнее, знаем, что так работают нейронные сети, которые получают поступившую от вас, а также миллионов похожих на вас людей, и прогнозируют то, что вам может понравиться. Вы, кстати, можете им помочь, посмотрев или нет предложенный ролик или пропустив песню. Поисковый алгоритм тут же будет чуть изменен.

А вообще список их применения очень широк. Вот только самые полезные и известные истории:

• Диагностировать заболевания сельскохозяйственных культур и других растений по фото с точностью до 99,35% (пример с комбайном). Если так дело и дальше пойдет, нейросети научатся заменить студентов на уборке картошки и капусты!
• Прогнозировать погоду. Этим занимается, например, «Яндекс.Погода»: там используется специальный алгоритм на основе нейронных сетей, который прогнозирует метеорологические изменения с точностью до минут (или почти так).
• Помогать вам объезжать пробки уже сейчас, а в будущем работать помощниками автопилотов автомобилей, постоянно анализируя получаемую информацию.
• Играя, обучать нейросети. Google запустили проект Quick, Draw!, который вроде бы и развлекательный, но при этом каждая игра обучает нейросеть и совершенствует её. Играете так – вам нужно нарисовать то, что просит сеть, а она беспрерывно дает свои варианты. И угадывает! Даже Эйфелеву башню в моем варианте (это три палочки и несколько – посередине).
• Распознавать речь по губам лучше человека. Это удалось сделать разработчикам из Оксфордского университета. В качестве исходного материала авторы работы взяли базу данных Grid, в которой было собрано более 32 тысяч видеозаписей и, следуя алгоритму, обучали нейросеть. Результаты тестирования показали, что LipNet может правильно распознавать речь по губам в 93,4 процентах случаев. Это должно серьезно помочь для людей с нарушениями слуха.
• Творить искусство.  Можно послушать альбом «Нейронной обороны» или хоралы, написанные нейросетью за Баха. А на Vimeo есть короткометражка, снятая по сценарию нейронной сети.