Определение рака груди по маммограммам
Сергей Шепелевич
Как выбор темы дипломной работы привел к созданию нейронной сети, которая позволит диагностировать рак груди
в масштабах всей Белоруссии
Сергей Шепелевич — системный инженер-администратор из Белоруссии, десять лет работающий удаленно в российской компании. Понимая, что перспективы на работе ограничены, Сергей начал искать новую тему для профессионального развития.

«Я давно наблюдал за сферой искусственного интеллекта. И когда увидел рекламу курса Университета, решил обучиться созданию нейросети».

Сергей поставил высокую цель — ему хотелось взять такую тему диплома, которую можно сразу применить на практике. Для определения направления он встретился с заведующим отделения онкологии местной больницы и узнал о том, что требуется помощь в маммограммах.

В Республике 1,5 миллиона женщин, которых нужно обследовать каждый год, а врачей не хватает. Программа, созданная на основе нейросети, поможет охватить все женское население в вопросах обследования.

Целью работы было создать решение, способное определять 3 состояния пациентов:

1. Отсутствие патологий.

2. Обнаружена доброкачественная опухоль, но рака нет.

3. Есть рак.

Основная база для исследования — 340 образцов фотографий маммограмм, но их было недостаточно. Поставив целью увеличение размера данных и привлечение внимания к идее, Сергей связался с Министерством здравоохранения Республики Беларусь и побывал на встрече с врачами. По их мнению, задача решала только часть проблемы. Они предложили идею того, чтобы нейросеть могла подсветить те области, в которых есть проблема.

«Я доработал нейросеть, и у меня получилось создать 2 программы. Первая определяет, есть рак или нет, но пропускает доброкачественные опухоли. Базовая точность — 70 %. Вторая — отсекает тех, кто здоров. Базовая точность — 90 %».

То, что у меня сейчас есть — одна из важных заготовок, которую можно использовать внутри сканера по определению рака. Программа сможет сразу сортировать пациентов: есть проблема или нет. И нужно ли проходить дальнейшее обследование.

Самая большая проблема с внедрением — ответственность за принятие решения. Ошибка здесь может стоить жизни. Но программа — не замена врача, а помощь ему. Специалисты утверждают, что нейросеть уже в текущем виде сможет страховать молодых врачей. Врач не допустит ошибку — программа напомнит. Специалист сможет поправить программу в случае, если она вдруг ошибется.

«В настоящее время я решаю вопрос с получением данных для улучшения нейросети. Пока мешает бюрократическая проблема, но этот вопрос я обязательно решу».

Сергей Шепелевич
Выпускник Университета искусственного интеллекта
Я давно наблюдал за сферой искусственного интеллекта. И когда увидел рекламу курса Университета, решил обучиться созданию нейросети».

«Я доработал нейросеть, и у меня получилось создать 2 программы. Первая определяет, есть рак или нет, но пропускает доброкачественные опухоли. Базовая точность — 70 %. Вторая — отсекает тех, кто здоров. Базовая точность — 90 %.

Дмитрий Романов
Основатель Университета искусственного интеллекта
Для меня дипломная работа Сергея — самая социально значимая и важная. За реализованной нейронной сетью стоят десятки тысяч спасенных жизней.

Внедрив нейросеть в медицинское оборудование, можно значительно влиять на качество жизни общества. Этот пример в который раз показывает, насколько нейросети могут улучшить жизнь людей в совершенно разных сферах.