Авторы: Глизница П.В., Тахчиди Х.П., Светозарский С.Н., Бурсов А.И., Шустерзон К.А.
Машинное обучение – это раздел искусственного интеллекта, который направлен на приспособление компьютерных алгоритмов к обучению. Способность решать задачи без заранее заданного алгоритма
формируется в процессе обработки обучающего набора данных, к которым в медицине относится ответ организма пациента или принятое врачебное решение в контексте конкретной клинической ситуации.
Существует ряд методов машинного обучения, включающий классические методы, ансамблевые методы и нейронные сети. В зависимости от способа обучения выделяют обучение с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя и обучение с подкреплением. В статье описаны принципы работы, области применения, преимущества и ограничения данных методов в решении клинических задач, встречающихся в офтальмологической практике. Обсуждаются проблемы, встречающиеся на этапах сбора данных, разработки, внедрения и дальнейшего использования медицинских систем искусственного интеллекта, а также возможные пути их решения.
Ключевые слова: искусственный интеллект, болезни глаза, нейронная сеть, обучение с учителем, системы поддержки принятия решений, медицинская визуализация
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Финансирование. работа выполнена при финансовой поддержке Фонда содействия инновациям (договор №150ГС1ЦТНТИС5/64226 от 22.12.2020).
Читать статью