Об этом сообщает «Politexpert» со ссылкой на The Conversation
Фитнес-браслеты и смарт-часы способны фиксировать десятки биосигналов, от пульса до уровня кислорода в крови. Эти данные могут многое рассказать о состоянии организма, но для этого их нужно правильно интерпретировать. Чтобы обучить ИИ распознавать, например, признаки аритмии, нужно показать ему тысячи примеров уже диагностированных случаев. Однако процесс разметки таких данных требует участия врачей и больших ресурсов.
Инженеры предложили альтернативный путь — предварительное обучение нейросетей с помощью метода «заполнения пробелов». Суть в том, что алгоритм сначала учится восстанавливать недостающие фрагменты в сырых, неразмеченных данных. Это позволяет системе «разогреться», выявить закономерности в сигнале и лучше подготовиться к более точному обучению с меньшим количеством разметки.
Как работает предобучение на биосигналах
Предобучение — это этап, когда модель обучается находить закономерности в данных до того, как ей покажут конкретные диагнозы. Один из популярных методов — искусственно удалять фрагменты биосигнала и просить алгоритм предсказать, что там должно быть. Например, если сердечный ритм стабилен до и после пропуска, можно предположить, когда произойдёт следующий удар сердца.
Этот процесс помогает модели выстроить понимание нормального ритма. Впоследствии, когда в обучение вводят данные о реальных отклонениях, например, при мерцательной аритмии, алгоритм уже способен быстрее уловить разницу между нормой и патологией. Таким образом, метод «заполнения пробелов» ускоряет и удешевляет процесс медицинской подготовки ИИ.
Почему данные с гаджетов так сложно анализировать
Несмотря на обилие данных, получаемых от носимых устройств, работа с ними требует особой точности. Биосигналы часто содержат шумы: движения руки, неправильное положение устройства или даже пот на коже могут искажать показания. Это создаёт сложности при построении универсальной модели анализа.
Кроме того, каждый человек уникален, и биосигналы могут отличаться даже при одинаковых физиологических показателях. Например, частота пульса может варьироваться в зависимости от уровня тренированности или возраста, а расположение вен влияет на точность замеров. Алгоритму приходится учитывать множество переменных, чтобы выделить именно те данные, которые говорят о здоровье.
Преимущества метода при диагностике сложных состояний
Метод предварительного обучения особенно полезен при анализе редких или сложных заболеваний. Поскольку собрать большой объем размеченных данных трудно, ИИ может предварительно учиться на более доступных сигналах. Это помогает ускорить процесс разработки новых инструментов диагностики и сократить потребность в дорогостоящем медицинском участии.
Такая стратегия уже дала результаты: некоторые функции смарт-часов, например, от Google, используют ИИ для отслеживания потери пульса — потенциально смертельного симптома. Применение предварительного обучения расширяет возможности мониторинга здоровья и делает его доступнее для широкой аудитории.
Возможности переноса обучения между разными типами сигналов
Одно из ключевых открытий в этой области — способность алгоритмов переносить знания, полученные от одного типа биосигнала, на другой. Это значит, что модель, обученная на сердечном ритме, может применять полученные навыки к другим физиологическим параметрам — например, к дыханию или уровню кислорода.
Такой подход открывает путь к созданию универсальных систем анализа биосигналов. Благодаря ему можно собирать данные с более доступных устройств, а использовать их для диагностики состояний, которые традиционно требуют специализированных и дорогих методов. Это увеличивает точность мониторинга и снижает барьеры для применения ИИ в медицине.
Напомним, ранее мы писали о том, что скрывают батареи Tesla и BYD.
Комментировать