​Разработанные в Томском госуниверситете систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР) методы для построения алгоритмов классификации позволят искусственному интеллекту (ИИ) принимать правильные решения при несбалансированных данных, в том числе при анализе диагностических данных пациентов.  

"Ученые факультета безопасности ТУСУР разрабатывают новые методы для построения алгоритмов классификации (нечетких классификаторов), которые позволят ИИ принимать правильные решения при несбалансированных данных", - говорится в сообщении.

В настоящее время ИИ и его элементы все чаще применяют в медицине, банковском деле и IT-сфере. Однако до сих пор существует проблема точности ИИ, особенно в случаях работы с несбалансированными данными, ведь в самых разных отраслях может возникнуть ситуация, когда данных одних классов существенно больше, чем данных других. При этом зачастую именно экземпляры наименьших классов являются важнейшими для исследователей.

"В качестве примера несбалансированных данных можно привести анализ базы данных пациентов, сдавших кровь: большинство, вероятнее всего, будут здоровы, а заболевших, которых нужно выявить, окажется значительно меньше. Универсальные алгоритмы не эффективны в решении данной задачи, что приводит к невозможности обработки данных с высоким уровнем точности для последующего практического использования. Один из наиболее распространенных сейчас подходов - исправление самих данных: чтобы уменьшить дисбаланс, либо вырезаются те, которые принадлежат к классам большинства, либо синтезируются и включаются в таблицу наблюдения дополнительные целевые данные. На наш взгляд, такой подход не совсем верный: если мы обрезаем данные, то можем потерять часть важной информации, если добавляем, то может возникнуть путаница с реальными данными, искусственное пересечение классов", - приводятся в сообщении слова одного из авторов разработки, аспирантки ТУСУР Марины Бардамовой.

По ее словам, исследователи ТУСУР используют метаэвристические алгоритмы для отбора информативных признаков, которые позволяют настраивать нечеткие классификаторы таким образом, чтобы отсеять избыточные признаки, оптимизировать параметры, повысить точность классификации и разделить данные по конечным классам. Процесс обучения классификаторов осуществляется на основе реальных данных, предоставленных в том числе медицинскими учреждениями, добавила исследователь, которая ведет проект в рамках гранта Российского фонда фундаментальных исследований.

Нечеткие классификаторы, отметила Бардамова, будут полезны в первую очередь в медицине, где зачастую у данных размыты границы, например, когда болезнь только начинается, и человеку трудно выделить явные признаки. "Если обучить ИИ работать с такими несбалансированными данными, он поможет врачам определять заболевания уже на начальных стадиях", - сказала ученый.

Похожие новости

  • 06/04/2018

    Томские ученые создают приложение для «чтения» медицинских анализов

    ​"Прочитать" и интерпретировать результаты медицинских анализов скоро будет по силам смартфонам. Как сообщили в пресс-службе Томского госуниверситета систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР), специалисты работают над созданием специального мобильного приложения.
    1123
  • 15/08/2019

    Разработчики ТУСУРа создают интеллектуальную систему для организации оказания паллиативной помощи

    ​Интеллектуальная система, которую разрабатывают в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники, может использоваться как инструмент для организации процесса оказания оперативной адресной паллиативной помощи пациентам на дому.
    386
  • 15/11/2019

    Медико-инженерная школа «Медицинские носимые гаджеты и Интернет вещей (IoT)» пройдет в ТПУ

    ​В «Точке кипения» Томского политехнического университета пройдет медико-инженерная школа «Медицинские носимые гаджеты и Интернет вещей (IoT)». У участников будет 48 часов, чтобы создать уникальный проект, проработать его вместе с бизнес-экспертами и получить поддержку профессионалов.
    463
  • 26/02/2019

    К рынку IoT готовы

    ​Смелых инициатив и собственных разработок в сфере высоких технологий у России уже немало, зарождающемуся рынку требуются правила игры и инфраструктура. 20 февраля 2019 года в ежегодном послании Федеральному собранию президент Владимир Путин поручил Правительству РФ разработать программу развития инфраструктуры цифровой экономики.
    634
  • 22/03/2019

    Робот слушает: искусственный интеллект поможет психиатру

    Студенты радиофизического факультета ТГУ разработали программу, которая может определять эмоции человека по мимике и помогать в работе врачам. - Мы представили "умного" ассистента для психотерапевта, - говорит студент-четверокурсник Андрей Косторной.
    504
  • 16/08/2018

    Искусственный интеллект поможет понять результаты анализов

    Исследователи из Томского политехнического университета разработали компьютерную программу, которая на основе результатов анализов реальных пациентов выдает им заключение, где в доступных для понимания словах дана интерпретация полученных данных и рекомендованные дальнейшие действия.
    890
  • 20/06/2018

    В Томске создадут Центр компетенций НТИ и «Нейронет-центр»

    ​21 июня в Томске состоится открытие первого в России регионального Центра компетенций НТИ и будет подписано соглашение о создании «Нейронет-центра». Представители Сколковского института науки и технологий (Сколтех), отраслевого союза «Нейронет» и ректор СибГМУ Ольга Кобякова в присутствии заместителя губернатора Томской области по научно-образовательному комплексу Людмилы Огородовой подпишут меморандум о намерениях по созданию в Томске «Нейронет-центра».
    1628
  • 25/02/2020

    Ученые — о ближайшем будущем технологий

    ​Ученые из российских вузов Проекта 5–100 рассказали о том, каких прорывов и открытий в сфере своих научных интересов они ждут в ближайшее десятилетие. Мы отобрали прогнозы о развитии технологий, к которым стоит присмотреться бизнесу.
    593
  • 12/02/2018

    Ученые ТУСУРа научат компьютер более точно распознавать человеческую речь

    Ученые Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники исследуют малоизученную шепотную речь человека для создания алгоритмов по распознаванию речи человека с высокой точностью.
    1168
  • 28/12/2019

    Роботы, лекарства, алгоритмы: топ разработок томских ученых в 2019-м

    Настало время подводить итоги уходящего года. 2019-ый был насыщен разными событиями. Редакция Tomsk.ru решила вам о них напомнить. Каждый день до наступления Нового года мы будем знакомить вас с новостями, которые не оставили равнодушными томичей и журналистов портала.
    846