Trwają zaawansowane prace naukowców z Wydziału Matematyki i Nauk Informacyjnych Politechniki Warszawskiej (PW) nad opracowaniem systemu, który usprawni diagnozowanie i monitorowanie zmian chorobowych w obrębie klatki piersiowej. Wszystko to w ramach projektu xLungs, który ma na celu wspieranie lekarzy – m.in. pulmonologów i radiologów – przy analizie badań tomografii komputerowej.
Opracowane modele sztucznej inteligencji potrafią nie tylko wykryć, ale też bardzo dokładnie opisać zmiany chorobowe. Co istotne, system xLungs łatwo zintegrować z istniejącymi systemami już wykorzystywanymi przez lekarzy. Kierownikiem projektu i liderem zespołu MI2.AI jest prof. Przemysław Biecek.
Celem projektu „Godna zaufania sztuczna inteligencja wspierająca identyfikację zmian chorobowych w płucach na bazie danych obrazowych” jest wsparcie procesu identyfikacji zmian widocznych na tomografii komputerowej oraz w rentgenie płuc. Naukowcy z PW wykorzystują możliwości sztucznej inteligencji, aby ułatwić proces interpretacji wyników badań obrazowych.
– Trenowanie modeli AI to gigantyczne wyzwanie, nie tylko organizacyjne, ale też inżynierskie. Dane mają olbrzymią objętość – w postaci spakowanej 40 TB. Do wytrenowania modelu potrzebna jest olbrzymia moc obliczeniowa – dotąd wykorzystaliśmy ponad 180 tysięcy godzin prac zaawansowanych procesów obliczeniowych typu karty A100, pojedyncze badanie to trójwymiarowa macierz o wymiarach 500x500x300 pikseli. Skala naszego przedsięwzięcia jest unikalna, opracowywany zbiór danych PLIST będzie największą publicznie dostępną bazą danych badań CT klatki piersiowej na świecie. Pierwsza wersja modeli została już opracowana i przetestowana, obecnie szukamy kolejnych partnerów medycznych do współpracy nad testowaniem, wdrażaniem i dalszym rozwojem systemu – mówi prof. Przemysław Biecek, kierownik projektu badawczego.
Więcej w artykule „Sztuczna inteligencja w walce o zdrowe płuca – naukowcy z PW pracują nad systemem xLungs”.
Źródło: pw.edu.pl
Foto: grafika projektu xLungs