Как оценить качество медицинских нейросетей?

Насколько реально возможно в медицинской практике применить ту или иную технологию? Ответ на этот вопрос и больше информации содержится на сайте, где описана методика оценки медицинской нейросети.

Нейросети

Особенности нейросетей

Нейросети считаются перспективной версией помощи врачей. Они призваны не пропускать патологии. Нейросеть помогает поставить диагноз, будучи представленная в 4- категориях.

  1. Выдает ИП, или истинно положительный итог диагностики, доказывая, что раковая патология присутствует у больного.
  2. Нейросетевая машина может дать ложно-положительный прогноз, указывая на отсутствие реально существующей опухоли.
  3. Показывает, что рака нет, и его действительно нет.
  4. Дает ложно-отрицательный прогноз, но ошибается, поскольку раковые клетки развиваются.

В оценке моделей нейросетевой аппаратуры главными критериями выступает специфичность (выдача отрицательного результата при отсутствии заболевания), точные прогнозы (выдача правильного результата) и чувствительность (выявление патологий, если таковые существуют). Но главной измерительной величиной выступает AUC – метрика оценки мощности итоговой модели. Чувствительность и специфичность уже будут зависеть от этого показателя.
AUC – ключевая метрика в системе медицинской нейросетевой диагностики

Благодаря этому показателю, основанному на графике ROC, удалось выяснить, насколько верно дает показания нейросеть. Потому в оценке работы аппаратуры и ее прогнозов этот показатель выступает главенствующим элементом.

Практика показывает, что на уровне «есть рак/нет» рентгеновские снимки по метрике AUC будут более информативны по сравнению с маммологическими исследованиями. В целом ученые пришли к выводу, что нейросеть уместно применить в клинических случаях, когда показатель AUC равен 0.8 в его нижней границе допустимости.

Оценка модели нейросети зависит еще от нескольких факторов, поскольку знание метрики недостаточно. Специфика исследований и результативность определяется набором критериев следующего типа.

  • Важен «золотой датасет» с необходимым объемом. К примеру, нейросеть обучена исследовать 10 тыс. снимков. Тогда будет нецелесообразно использовать ее для анализа 100 снимков.
  • В ходе оценки нейросети невозможно игнорировать значимость локализации объектов и других механизмов, полученных в ходе кросс-разметки.

Без участия высококвалифицировнных медиков обучение нейрости и оценка ее эффективности будет безрезультатной.

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (Оценок еще нет)
Загрузка...
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Банк идей
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!:

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.