От учебного проекта к нейросети для диагностики рака: история разработки Paithology

Нейросети проникли во многие сферы жизни, медицина не стала исключением. Чем полезен ИИ в этой отрасли и как разрабатывалась нейросеть, которая умеет определять рак, рассказал Петр Бондаренко, сооснователь и креативный директор агентства FANCYSHOT, основатель ИИ-стартапов и автор Paithology. Выступление состоялось на онлайн-конференции Skillbox об искусственном интеллекте «Навыки будущего».

Мой проект начинался во время карантина: у меня появилось время и желание прокачать свои навыки в анализе данных. Я изучал разные ресурсы, проходил челленджи на Kaggle. Здесь мне однажды попалась интересная задача: по датасету с фотографиями растений нужно было обучить нейросеть определять разные заболевания.

Перспектива создать нейросеть, которая помогла бы спасти от гибели множество полей и массивы насаждений, очень вдохновила меня. В итоге в рамках челленджа на Kaggle моя задумка не заняла призовых мест. Но я не захотел останавливаться на достигнутом и решил воплотить нейросеть в жизнь. А когда она была готова, показал ИИ-модель, которая с точностью 89% определяет заболевания растений, Алексею Солдатенко, директору Федерального научного центра. Сотрудники центра были воодушевлены и начали искать применение разработке.

Вместе с учеными Артем Борбатом и Сергеем Лищуком на основе моей нейросети мы сделали новую — теперь для анализа снимков биопсии. Это такой метод диагностики, когда проводится сбор клеток или тканей из организма человека с их последующим микроскопическим исследованием. Разработку рассмотрели и приняли в Федеральном медицинском биофизическом центре имени А. И. Бурназяна, который занимается диагностированием рака. Так и появилась нейросеть Paithology.

Но нашу ИИ-модель все же нужно было дорабатывать, поскольку врачи не всегда соглашались с заключением нейросети. Мы решили повысить точность результатов. Занялись разработками и исследованиями. У меня не было экспертизы в медицине, поэтому я вновь обратился за помощью к ученым-соавторам нейросети.

Вместе мы создали новый алгоритм, который показал уже 91% точности. Со временем ошибок становилось все меньше, а нейросеть стала полноценным ассистентом врачей при диагностике рака. Она анализирует данные, полученные от доктора, и отправляет ему свое заключение. На основе полной клинической картины онколог делает окончательные выводы. Важно упомянуть, что только по данным нейросети врачи не принимают никаких решений.

Со временем о Paithology узнали в других странах. Мы познакомились с онкологами из Германии и Франции, вели с ними совместную научную деятельность.

Внутри страны наша нейросеть тоже приобретала известность. Однажды команда Сбера подсказала нам, что на развитие проекта можно получить грант. Мы подали заявку в Фонд Содействия Инновациям. Получили грант на 3 млн рублей. Провели научные исследования, по результатам которых написали несколько научных статей. Опубликовали их в берлинском научном журнале и уже в 2022 году стали участниками международной конференции, посвященной цифровой патологии и диагностике рака.

Рынок движется в сторону генерализованного ИИ. Можно прогнозировать скорое появление Chat GPT-5 или универсального ИИ, который способен решать все задачи по работе с видео, аудио, текстом, кодингом — многофункциональный искусственный интеллект вместо десятка разных.

Помимо Open AI появляются другие полезные open-source решения. Со временем они будут занимать все меньше памяти, энергии и времени у вычислительных машин. Нейросети станут неотъемлемой частью всех процессов и нашей повседневной жизни. Ведь нейросеть, как исследователь, который изучает большие объемы информации и становится экспертом в этой сфере.

Вскоре нейросети начнут обучать друг друга, чтобы повысить точность данных. Например, у Paithology пока нет конкурентов, но если Chat GPT изучит базы нейросети, вполне возможно, это улучшит результат и повысит точность. Микропроцессы вскоре можно будет полностью делегировать ИИ: одна нейросеть поставит задачу, другая ее решит. В результате участие человека в монотонных процессах будет сводится к минимуму.