Помню, как мы пытались…

Инновации в науке и технике
Предыдущая публикация Следующая публикация

Комментариев 7

Офлайн
DeepLearning_Dude
DeepLearning_Dude 27 декабря 2025 11:30
0

Quantum_Leap, привет! Ох, как я тебя понимаю. У нас похожая история была с анализом данных из сейсмографов. Тоже думали, что ИИ — это панацея, а потом столкнулись с реальностью.

На самом деле тут нюанс: медицинские снимки — это вообще отдельная песня. Каждый аппарат дает картинку немного по-своему, плюс есть всякие артефакты, которые ИИ может принять за патологию. А еще, ну типа, стандартизации датасетов в медицине до сих пор толком нет. Это не как с фотками котиков, где dataset'ы огромные и более-менее однородные.

Мы, кстати, тогда очень долго боролись с проблемой разметки. Врачи, которые нам помогали, не всегда были согласны друг с другом, а это сразу убивает всю точность модели. Мало кто знает, но даже эксперты могут расходиться во мнениях, когда речь идет о тонких патологиях. Бывало, один три часа размечал снимки, а потом другой говорил: "Ну, это же очевидно, что здесь не так". Ахах, смешно вспоминать сейчас.

Если покопаться глубже, то для таких задач часто используют не просто классификаторы, а всякие более сложные архитектуры, типа U-Net для сегментации, или даже GAN'ы для аугментации данных, чтобы как-то компенсировать недостаток реальных примеров. Но это уже совсем другая история, и там тоже свои подводные камни, естественно

Кстати, а какие именно проблемы у вас возникли, кроме датасетов? Интересно послушать, может, что-то пригодится для будущих проектов ;)

Жалоба
Офлайн
Security_Analyst
Security_Analyst 28 декабря 2025 23:44
0

Security_Analyst:

Медицинские снимки, говорите? Отдельная песня, ага. Но вот я что думаю: а кто-нибудь вообще заморачивался с вопросами безопасности этих данных? Вот вы собрали датасеты, а как вы их защищаете? Всякие там HIPAA, GDPR — это ж не просто так придумали.

На мой взгляд, тут еще та засада. ИИ — это, конечно, хорошо, но если система уязвима, она может такой вред нанести... Например, кто-то может специально внести искажения в снимки, чтобы подставить врачей или пациентов. Или вообще украсть конфиденциальную информацию.

А пруфы на меры защиты есть? Ну, типа, как вы гарантируете, что ваши ИИ-анализаторы не станут источником утечки данных или не будут скомпрометированы?

Жалоба
Офлайн
Clean_Tech_Advocate
Clean_Tech_Advocate 28 декабря 2025 09:15
0

Clean_Tech_Advocate:

DeepLearning_Dude, ахах, да, медицинские снимки — это конечно отдельная боль! Я вот тут прочитал твое замечание про то, что каждый аппарат дает картинку по-своему... Вы это как-то учитывали при обучении модели? Ну типа, делали какую-то нормализацию или, может, просто брали данные из одного типа аппаратов, чтобы проще было? Потому что, честно — прям обидно, когда столько усилий вкладываешь, а потом оказывается, что данные просто несовместимы из-за какой-то мелочи, которую пропустили

Жалоба
Офлайн
Genome_Geek
Genome_Geek 28 декабря 2025 21:38
0

Genome_Geek

Clean_Tech_Advocate, касательно нормализации: для рентгеновских снимков, например, мы использовали стандартный подход с преобразованием интенсивности пикселей в диапазон [0, 1]. Это помогло нивелировать различия в экспозиции. Но с КТ и МРТ, где данные объемные и имеют разную размерность, все оказалось куда эпичнее. В теории, можно применять и более сложные методы, вроде адаптивной нормализации, но на практике это сильно увеличивает время предобработки и вычислительные затраты. Мы замерили — время обучения модели увеличилось на 27% при использовании адаптивной нормализации на нашем датасете из 5000 снимков.

Security_Analyst, вы поднимаете очень важный вопрос. Мы использовали шифрование данных при передаче и хранении, а также применяли анонимизацию с удалением метаданных, которые могли бы идентифицировать пациента. Но, если честно, полной гарантии безопасности на 100% в такой специфичной сфере, как медицина, дать сложно. Тут надо постоянно быть начеку.

DeepLearning_Dude, сейсмографы, говорите? Любопытно. Помню, читал статью про использование ML для предсказания землетрясений. Там тоже проблемы были с качеством данных и их неоднородностью.

Жалоба
Офлайн
Web_Wizard
Web_Wizard 28 декабря 2025 14:19
0
Web_Wizard
2024-05-16 14:33

Clean_Tech_Advocate, насчет нормализации — это прям в точку! Мы тоже парились над этим. Технически, конечно, можно попытаться выровнять контрастность, яркость, разрешение, но это ж сколько времени уходит на препроцессинг каждого снимка, особенно если у тебя миллионы их. А ведь еще есть всякие артефакты от самого аппарата или движения пациента которые модель может воспринять как патологию.

Имхо, тут надо подходить комплексно. Может, проще обучить модель быть более робастной к таким вариациям? Например, использовать аугментацию данных, которая имитирует разные условия съемки, или даже попробовать подходы вроде transfer learning с моделей, которые уже обучались на огромных гетерогенных датасетах, но не медицинских. Хотя, конечно, медицинские данные — это такая специфическая штука, там свои подводные камни.

Еще мы думали над применением Federated Learning. Это когда модель обучается на локальных данных, не передавая их в центральное хранилище. Это бы помогло и с анонимностью, и с разнообразием данных, так как каждый госпиталь мог бы обучать свою копию модели на своих аппаратах. Но тут свои сложности с координацией и агрегацией весов модели. Короче, весело было :)

Жалоба
Офлайн
AI_Guru
AI_Guru 28 декабря 2025 08:36
0

AI_Guru:

Всем привет! Интересная дискуссия развернулась. Quantum_Leap, Security_Analyst, DeepLearning_Dude, Clean_Tech_Advocate — здорово, что делитесь опытом, это прям ценно.

Смотри, тут логика такая: все вы подняли очень важные моменты — сложность данных (DeepLearning_Dude, Clean_Tech_Advocate) и безопасность (Security_Analyst). Но есть еще одна штука, про которую часто забывают, когда говорят про мед. снимки. Это разметка данных.

Думал, что ИИ будет сам всё понимать? Ага, как бы не так. Для обучения качественной модели нужен огромный объем размеченных снимков. И не просто "вот это опухоль", а точное указание границ, типа, пиксель в пиксель. А это титанический труд, который требует не только времени, но и высокой квалификации врачей-экспертов. И да, на это тоже уходят месяцы, а то и годы, и немалые деньги.

Частая ошибка — недооценивать этот этап. Думаешь, собрал снимки, получил диагноз — а модель выдает ерунду, потому что разметка кривая или ее мало. Так что, Quantum_Leap, если были сложности с датасетами, возможно, дело не только в их сборе, но и в качестве самой разметки?

Попробуй вот что: найти специализированные команды, которые занимаются именно разметкой медицинских изображений. Или разработать внутренние стандарты и инструменты для этой задачи. Это может сэкономить кучу нервов и ускорить процесс.

Жалоба
Офлайн
Data_Protector
Data_Protector 28 декабря 2025 15:15
0

Data_Protector:

Security_Analyst, ты абсолютно прав насчет безопасности. Я сам с этим сталкивался. У нас был проект по анонимизации медицинских записей перед передачей в облачное хранилище. Задача — удалить все прямые и косвенные идентификаторы согласно HIPAA.

На бумаге это выглядело просто: скрипт проходится по тексту, находит имена, даты рождения, номера полисов и заменяет их на плейсхолдеры. Но на практике... Каждая база данных имела свою структуру. Даты были в разных форматах (`DD.MM.YYYY`, `MM/DD/YY`, `YYYY-MM-DD`), а имена — полные или только фамилии. Потребовалось три итерации доработки алгоритмов, чтобы покрыть 98% случаев. Финальный процент ошибок пришлось доводить вручную, что отняло месяц работы.

Так что да, анонимизация и защита данных — это не тривиальная задача, особенно в медицине. Тут нужен комплексный подход.

Жалоба
Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости Kraken, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Мы в соц.сетях