Российские ученые обучают ИИ распознавать зрительные образы, чтобы диагностировать нейродегенеративные заболевания

Санкт-Петербург 23 апреля ИНТЕРФАКС СЕВЕРО-ЗАПАД — Российские ученые работают над обучением искусственного интеллекта i-Pavlovian распознаванию зрительных образов для помощи в диагностике нейродегенеративных заболеваний; проект реализуется в рамках работы научного центра мирового уровня Павловский центр «Интегративная физиология — персонализированной медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям стрессоустойчивости». «Искусственный интеллект i-Pavlovian представляет собой работающую на быстродействующей цифровой вычислительной машине модель важнейших алгоритмов мозга человека, обеспечивающих распознавание зрительных образов. В работу ИИ i-Pavlovian уже исходно заложены принципы, присущие квантовым, в том числе оптических вычислительным машинам», — рассказал «Интерфаксу» заведующий лабораторией физиологии зрения Института физиологии им.Павлова, доктор медицинских наук Юрий Шелепин.

По его словам, ученым уже удалось научить ИИ распознавать минимальные пороговые изменения мимики для диагностики нейродегенеративных заболеваний.

«ИИ обеспечивает возможность диагностики ранних патологических изменений структуры мозга при нейродегенеративных заболеваниях. (…) Например, ИИ может уже сейчас проводить автоматическую диагностику ранних изменений сетчатки при макулодистрофии, что позволяет своевременно начать лечение и замедлить нейродегенеративный процесс», — сказал Шелепин.

i-Pavlovian непрерывно продолжает думать и обучаться в течение шести лет, подчеркнул ученый.

«Важно даже не то, что он умеет, а то, что он постоянно учится! В результате он работает лучше и лучше. (…) Как у ребенка, так и у ИИ обучение происходит с человеком — учителем или путем погружения ИИ в ситуацию, где эффективность выполнения задания выполняет роль учителя. Все как в жизни человека, кошки или собаки. Посмотрите на то, как упорно кошка учит котят! Чем больше примеров, тем лучше происходит обучение», — отметил Шелепин.

В институте отмечают, что для постановки точного диагноза искусственному интеллекту самому по себе не хватает методов интегративной физиологии — оценки состояния организма в целом. Для приближения работы искусственного интеллекта к деятельности врача, а значит, и к персонифицированной медицине в целом, необходимо использование эвристических методов решения задач. Как отметил Шелепин, работая в этом направлении, сотрудникам лаборатории, в частности, удалось создать методы моделирований состояний возникновения инсайта у человека и узнать организацию нейронных сетей, обеспечивающих инсайт.

«Инсайт, ага-эффект или озарение — наиболее яркий пример эвристических способов мышления и принятия решений», — сказал Шелепин.

В институте отмечают, что созданная система диагностики заболеваний пригодна для всех медицинских учреждений, которые могут быть связаны с лабораторией посредством интернета.

«Он (проект — ИФ) уже работает, мы всегда готовы им помогать всем, кто готов с нами сотрудничать, в первую очередь, помогать врачам бороться с болезнью у их пациентов», — подчеркнул Шелепин.

Он добавил, что система будет постоянно эволюционировать, обучаться и изменяться.