Идея, конечно, интересная и полезная, но если даже врачи между собой не согласны, то чему машина-то обучится на тестовом наборе?: "На маленьком семпле врачи очень редко соглашались друг с другом. По сложным состояниям уровень согласия между врачами среднего уровня был меньше 30%. По более простым состояниям — больше 70%."
Или вот в таком случае, врач разрешит этот вопрос очень быстро, в отличие от машины, которая либо умолчит, либо false positive выдаст: "Например, на снимке может быть затемнение, и пока не всегда удается четко определить — это кариес или просто затемнение от инструмента."
Я как лицо так или иначе заинтересованное с большим любопытством наблюдаю за проектом. Безусловно идея очень интересная, но первой мыслью было что господин Александровский пресытился успехами в традиционной стоматологии и сопутствующих проектах и решил еще и в IT вложиться. Не уверен что изначальная цель будет достигнута, все таки по сложности это не масочки смешные и даже не система распознавания лиц. Возможно будет парочка пивотов и остановятся на чем то более приземленном. Не верю что нейросеть способна в перспективе безошибочно описать 3-д снимок с томографа любого производителя с наличием артефактов от контрастных материалов в полости рта обследуемого и прочих отячгчающих обстоятельств. Описание компьютерной томограммы не точная наука. В какой то степени это творческий процесс, каждый пациент уникален. Да и 20 000 исследований это на самом деле крохи. Некоторые патологии встречаются реже. В любом случае удачи. Каждый медицинский и околомедицинский стартап лично у меня вызывает уважение.
Идея, конечно, интересная и полезная, но если даже врачи между собой не согласны, то чему машина-то обучится на тестовом наборе?:
"На маленьком семпле врачи очень редко соглашались друг с другом. По сложным состояниям уровень согласия между врачами среднего уровня был меньше 30%. По более простым состояниям — больше 70%."
Или вот в таком случае, врач разрешит этот вопрос очень быстро, в отличие от машины, которая либо умолчит, либо false positive выдаст:
"Например, на снимке может быть затемнение, и пока не всегда удается четко определить — это кариес или просто затемнение от инструмента."
Результаты у IBM Watson тоже пока не ахти, хотя занимаются этим в IBM очень давно:
https://www.theregister.co.uk/2018/07/28/ai_roundup_720718/
Похоже, что простым Deep Learning тут не обойтись..
Я как лицо так или иначе заинтересованное с большим любопытством наблюдаю за проектом. Безусловно идея очень интересная, но первой мыслью было что господин Александровский пресытился успехами в традиционной стоматологии и сопутствующих проектах и решил еще и в IT вложиться. Не уверен что изначальная цель будет достигнута, все таки по сложности это не масочки смешные и даже не система распознавания лиц. Возможно будет парочка пивотов и остановятся на чем то более приземленном.
Не верю что нейросеть способна в перспективе безошибочно описать 3-д снимок с томографа любого производителя с наличием артефактов от контрастных материалов в полости рта обследуемого и прочих отячгчающих обстоятельств. Описание компьютерной томограммы не точная наука. В какой то степени это творческий процесс, каждый пациент уникален. Да и 20 000 исследований это на самом деле крохи. Некоторые патологии встречаются реже. В любом случае удачи. Каждый медицинский и околомедицинский стартап лично у меня вызывает уважение.