Ученые их Йоханнесбургского университета придумали способ мотивировать искусственный интеллект ставить более точные диагнозы. Они ввели систему штрафов для алгоритма с машинным обучением, что позволило сделать их больше, чем просто помощниками для врачей. Исследование описано в EurekAlert!
Исследователи применили алгоритмы логистической регрессии, дерева решений, XGBoost и «случайного леса» — эти алгоритмы обучаются на основе предоставленных им данных с возможными ответами «да» и «нет».
Система штрафов позволила повысить точность диагнозов, наказания при этом назначались за ложно отрицательные результате, когда больного человека ИИ идентифицировал как здорового. Для обучения использовались данные крупных больниц о пациентах с диабетом, раком молочной железы, раком шейки матки и хроническими заболеваниями почек.
По итогу, точность, например, алгоритма «случайного леса» при выявлении заболевания почек поднялась с 0,972 до 0,990 (из 1,000).
Фото: из открытых источников