Люди часто жалуются, что их работа не имеет особого смысла и не приносит большой пользы. Мол, её можно вообще не делать — и практически ничего не изменится. Никому не станет хуже.
Но мало кто находит силы, чтобы изменить ситуацию и начать полезное, важное дело, пусть и не прибыльное. Даже если окружающие цинично хмыкают, мол, идея не оригинальная, ничего у тебя не получится, да и вообще ты не подумал о том и этом…
Ниже история программиста, который решил в свободное от работы время сделать полезное для этого мира — спасти жизни людей. Может, его пример кого-то вдохновит.
«Парень действительно крут, технология спасёт мир»
«По сравнению с ним мой код кажется бесполезным»
Это комментарии с китайского форума V2EX, популярного сайта для программистов.
На первый взгляд кажется, что похвалы раздуты. Но они звучат от людей, у которых своевременная диагностика спасла жизнь кого-то из близких. Они не преувеличивают.
Всё началось 13 июня 2018 года, когда программист под ником coolwulf открыл тему на форуме о своём проекте. Пользователям предлагалось просто загрузить рентгеновские снимки на сайт, чтобы ИИ провёл быструю диагностику рака груди. Сервер работал совершенно бесплатно — и автоматически обрабатывал загруженные изображения.
При этом точность распознавания достигала 90%, что почти сравнимо с профессиональной диагностикой.
Как известно, рак груди хорошо лечится на ранних стадиях. К сожалению, ранние симптомы не очевидны, поэтому их довольно легко пропустить. Если болезнь замечают с опозданием, это может закончиться печально.
Надёжный и общедоступный ИИ для диагностики опухолей полезен для огромного количества людей, у которых нет возможности вовремя обратиться к врачу. Например, в районе просто нет квалифицированных специалистов. Им крайне важно узнать заранее о своём состоянии или получить второе мнение. Даже если в итоге для подтверждения диагноза потребуется врач, такая разработка уже неоценима во многих странах, где медицинские ресурсы ограничены.
Между прочим, рак молочной железы — самый распространённый среди всех видов рака. ↓
Первый пост кулвульфа мгновенно получил сотни откликов. В комментариях отписались пациенты, которые с тревогой ожидали официальных результатов анализов — и хотели узнать ответ.
У некоторых форумчан оказались родственники с таким заболеванием, поэтому людей переполняла неуверенность и страх. Проект coolwulf дал им надежду.
С популярностью форума возникло любопытство к системе ИИ и самому разработчику. Откуда огромное количество клинических данных и ресурсы? И самое главное, кто за этим стоит, кто готов бесплатно поделиться вычислительными мощностями?
На многие вопросы coolwulf не ответил, а вскоре ушёл с форума. Потом появлялся лишь изредка. Лишь в 2022 году вернулся и заявил о ещё более важном проекте диагностики рака мозга. Однако тайна его личности так и осталось нераскрытой.
Чтобы раскрыть личность героя, мы связались с ним — и приехали в гости. Оказалось, что coolwulf живёт на Среднем Западе США, а его настоящее имя Хао Цзян (姜浩). На фотографии он справа.
Мы провели несколько бесед, а сейчас готовы рассказать его историю.
Хао закончил физфак Нанкинского университета (Китай), а затем получил PhD и на факультете ядерной инженерии и радиологических наук Мичиганского университета (США). Свою карьеру оценил кратко и ёмко: «Основная профессия связана с визуализацией медицинских данных, а в свободное время занимаюсь опенсорсными проектами».
Он сказал, что родители не врачи, а интерес к программированию появился в детстве. В школе он программировал в свободное время. Тогда ещё не существовало GitHub, и парнишка публиковал любительские проекты в сообществах типа Sourceforge.net или на личном сайте.
Примерно в 2001 году он принял участие в опенсорсном проекте Mozilla. Тогда у Mozilla шли параллельные проекты по разработке двух браузеров на движке Gecko, и он внёс свой вклад в разработку браузера K-Meleon (довольно популярного в Китае в первое время).
Другой проект под кодовым названием Pheonix стал предшественником известного сейчас браузера Firefox. Более десяти лет назад Хао даже дал комментарий журналу PCHome в связи с этим проектом.
В 2009 году он запустил сайт Exp Deal Hotel, который помогает бронировать дешёвые отели. Например, сайт полезен иностранным студентам, которые приезжают в Америку. Всё это coolwulf сделал в свободное время.
После учёбы в Мичиганском университете он работал директором по исследованиям и разработкам в компаниях Bruker и Siemens, руководил разработкой продуктов в области детекторов рентгеновского излучения. Ниже один из продуктов: детектор Bruker Photon III.
Затем они с коллегой Вейгуо Лу, ныне профессором Техасского университета, основали две компании по разработке ПО и продуктов для радиотерапии рака, а также технологий ИИ.
Примечание. Вспоминая студенческие годы, coolwulf особенно отметил, что выходил плеймейкером в стартовой пятёрке команды Нанкинского университета.
Итак, после основания двух компаний он мог окончательно уйти из науки и стать предпринимателем. Но следующее событие стало поворотным пунктом в судьбе учёного, сблизившим его с тысячами других семей и жизней.
В возрасте всего 34-х (!) лет от рака скончалась его знакомая, выпускница Нанкинского университета. Она пропустила раннюю диагностику и оставила после себя четырёхлетнего сына (на фотографии с мужем и ребёнком).
Coolwulf тяжело это пережил. Он стал свидетелем жизни и смерти, а также разрушенных болезнью семей. В то же время он узнал, что многие пациенты с раком молочной железы часто не имеют доступа к диагностике, которая могла бы легко предотвратить печальный исход.
У него возникла идея использовать для обработки рентгеновских снимков свёрточную сеть (CNN). Хотя у специалиста был опыт в рентгенографии, автоматическое детектирование злокачественных образований оказалась непростым делом.
Сначала он скачал датасеты DDSM и MIAS из Флоридского университета. Формат был старый, не соответствовал стандарту Dicom, а изображения представляли сканы плёнок. Пришлось сначала написать конвертер для преобразования информации в пригодную для использования форму.
Затем написал запрос на доступ к набору данных по раку молочной железы InBreast, это был непубличный ресурс Университета Барселоны. ↓
Одновременно coolwulf продолжал переваривать огромный объём литературы и писать код соответствующей модели CNN.
Однако полученного датасета оказалось недостаточно. Для эффективного обучения модели требовалась большая вычислительная мощность. Он из собственного кармана купил кластер GPU из 50 видеокарт Nvidia GTX 1080 Ti и поставил их у себя в офисе.
В то время полсотни видеокарт было непросто достать. Из-за майнинга GPU оказались в дефиците и продавались по завышенным ценам на eBay. Поэтому coolwulf попросил знакомых помочь с покупкой. Все они проверяли онлайн-магазины типа Newegg/Amazon/Dell, чтобы сразу зарезервировать GPU, как только те станут доступны. После долгих усилий он, наконец, завершил установку.
На сборку кластера и наладку ПО ушло около трёх месяцев свободного времени. Иногда Хао приходилось спать в офисе, чтобы всё успеть, прежде чем система наконец заработала в 2018 году. Вот тогда он и опубликовал ту самую тему на форуме, о которой мы рассказывали в начале статьи.
Автор не уверен, сколько человек воспользовалось услугой, поскольку данные не сохраняются на сервере из соображений конфиденциальности. Но за это время он получил множество благодарственных писем от пациентов, многие из Китая. Более того, пользователи действительно использовали сайт для проверки опухолей, особенно для родственников в отдалённых районах с ограниченными медицинскими ресурсами. Это равносильно тому, чтобы подарить людям годы жизни.
Несколько лет назад технология детектирования опухолей с помощью CNN была не столь популярна, как сейчас, поэтому проект coolwulf стал одним из первых. Веб-сайт Neuralrad также привлёк большое внимание со стороны индустрии. Его использовали медицинские учреждения, многие выражали благодарность, а некоторые даже предлагали финансовую и техническую помощь, как больница Фуданьского университета.
В конце концов, Coolwulf весь проект оплатил из своего кармана, а это немаленькие деньги.
Письмо от Онкологического центра Фуданьского университета:
Мы спросили у программиста, почему он не зарабатывает на своём проекте. Ответ был однозначным: «Больные раком, а также их семьи пережили слишком много. Я уверен, что все хотят им помочь. А у меня оказалась возможность это сделать».
В итоге Coolwulf не принял никакой финансовой помощи и сделал всё в одиночку.
Кроме сайта, была выпущена десктопная версия программы:
В 2021 году в жизни учёного произошёл ещё один переломный момент. У двоюродного брата его коллеги обнаружили опухоль мозга, которая выглядела не лучшим образом. Брату назначили облучение головного мозга (whole-brain radiation therapy). К сожалению, через несколько месяцев после терапии опухоль вернулась. Ничего не оставалось, как ждать смерти.
Облучение головного мозга — это терапия, которая устраняет опухоль на большой площади с помощью радиации. Облучение уничтожает не только сами раковые клетки, но и наносит ущерб нормальным тканям мозга.
Проще говоря, облучение головного мозга похоже на «ковровую бомбардировку» с серьёзным сопутствующим ущербом. Поэтому её обычно проводят всего один раз в жизни, учитывая воздействие облучения на критические структуры: мозговой ствол, оптические нервы и др.
После этого инцидента Coolwulf полностью изменил направление исследований и решил продвигать ИИ не только в диагностике, но и в лечении рака.
Важно понимать, что облучение головного мозга — наиболее распространённый метод лечения опухолей мозга на сегодняшний день. Только в США ежегодно 200 000 человек проходят через эту процедуру. Оправдан ли риск во всех случаях?
Не всегда, потому что существует другой вид лечения — стереотаксическая радиохирургия (CРХ), это подведение большой дозы облучения к мишени за одну фракцию. По сравнению с облучением мозга, СРХ более целенаправленная и может точно удалить больные ткани, не задевая нормальные.
Например, гамма-нож — разновидность аппарата для СРХ. У такой терапии гораздо меньше побочных эффектов, она менее вредна для пациентов и может использоваться многократно.
В научном сообществе сложился консенсус, что СРХ обеспечивает пациентам лучшее качество жизни и в то же время это более эффективный метод, чем облучением всего мозга. Единственная проблема в том, что СРХ менее доступна для всех желающих. Это объясняется сложностью процедуры.
После принятия протокола СРХ онколог или нейрохирург должны точно очертить и обозначить каждую опухоль. Затем медицинский физик должен составить точный план лечения для каждой опухоли. Для спасения одного пациента требуется довольно много времени, а медицинский ресурс не безграничен.
Поэтому если у пациента пять и более поражений мозга, врачи почти всегда направляют пациента на облучение.
Но ИИ может частично снять нагрузку с врачей. Coolwulf поставил задачу сделать СРХ доступной для большего числа пациентов.
На этот раз задача значительно сложнее. Он уже не мог справиться с ней в одиночку и обратился с предложением сотрудничества в Юго-Западный медицинский центр Техасского университета и Стэнфордский университет.
В итоге усилиями многих людей недавно были разработаны следующие три модели ИИ:
- модель для автоматического выделения/маркировки метастазов головного мозга;
- модель на основе SVM-радиомики для быстрого снижения количества ложных срабатываний;
- модель, основанная на оптимизированных картах доз облучения, для быстрого разделения множественных поражений на различные курсы лечения.
Три модели дополняют друг друга и соответствуют рабочему процессу врача, значительно снижая рабочую нагрузку при использовании СРХ.
Этот проект был представлен на квартальной научной конференции 2022 AAPM Spring Clinical Meeting, а также выбран для годовой конференции 2022 AAPM Annual Meeting. И снова разработка вызвала широкое признание в отрасли.
Coolwulf с соавторами пытается донести до всего сообщества стереотаксической радиохирургии информацию об этих новых разработках, чтобы технологии могли внедрить для реальной помощи большему количеству пациентов. В интервью он неоднократно повторял, что не в одиночку разработал эти программы, и специально попросил опубликовать список соавторов, потому что каждый человек на фотографиях — герой, который вносит свой скромный вклад.
За последние три десятилетия смертность от рака снизилась на 30%. Возможно, такими темпами когда-нибудь в будущем рак перестанет быть неизлечимым заболеванием.
Но это не сверкающая магистраль в светлое будущее. Это скорее заросшая лесная тропа с бьющими по лицу ветками. Её сейчас расчищают для нас бесчисленное множество людей, таких как coolwulf и другие. В заключение статьи приведём комментарий одного из пользователей на Reddit.
«Не все герои носят плащи»
− Конец −
Примечание: оригинал на китайском, перевод на английский
Комментарии (31)
Sartorius84
27.05.2022 16:47+3Кстати публиковались работы по нейросетям, диагностирующим COVID даже с большей точностью по флюорографическому снимку. Почему не получило массового распространения, а всех так и гоняли на КТ - вопрос.
HardWrMan
27.05.2022 18:18+29Ферма здорового человека. Ведь поди и за электричество платит честно, а не как эти самые "шахтёры". Вселяет уважение и реабилитирует веру в человечество.
usernotfound_yet
27.05.2022 23:00-4медицина уже давно не пытается лечить людей, а лишь только паразитирует на хронической боли, заглушая симптомы. Такова жизнь.
Здоровый пациент - плохо для бизнеса. Ничего личного.
Зубную пасту изобрели в начале 20го века, ну и как? в мире стало меньше кариеса? Или в мире не осталось взрослых людей без пломб и имплантов? просто мысль, для тех кто способен думать...
распределенные вычисления (как в данном случае) для прогнозирования свертываемости белка, даже в рамках "кластера из 50 карт GTX1080ti" - это даже не капля в море, и толку от такой минифермочки в масштабе - никакого.
Не потому что китаец плох, а потому что "никто особо не заинтересован в лечении рака", потому как это целая индустрия "работающая на слепую надежду", начиная от "запрещенных седативных препаратов" и заканчивая целыми пансионами с обслуживающим персоналом, которые ухаживают за "пациентами, которые не жалеют денег потому что скоро смерть" - а это десятки тысяч рабочих мест.
Так что...
Статистика вещь упрямая. Рак конечно это плохо, но он приносит хорошие деньги, и поэтому никто от него избавляться не собирается, пока он эти деньги приносит. А хотели бы - давно бы уже и нашли способы и внедрили бы, но сначала конечно же для самых богатеньких (у них же больше права на жизнь).
В BOINCе и я участвовал, пока еще оставались какие-то надежды на то что "делаешь что-то полезное", но увы, если взглянуть на общую картину - то выяснится, что полезное - это там где более прибыльно, поэтому дата-центры и прочие ЦОД почему-то предпочитают больше ютубики, инстаграмы и онлайн-ММО, нежели "здоровье нации или даже планеты".
Вот и получается как по РЕН-ТВ: - "миллиарды тратят на ежегодное перекладывание асфальта, а на лечение детей собирают с народа через смс-ки". Капитализм он такой...
Stas911
28.05.2022 03:03+3Если бы это было так просто, мы бы уже видели предложения лекарств для богатых по миллиарду долларов за порцию. Однако что-то не видать.
bbs12
28.05.2022 06:13+4Зубную пасту изобрели в начале 20го века, ну и как? в мире стало меньше кариеса?
Положительное действие зубной пасты могло быть нивелировано распространением еды с большим содержанием сахара и других продуктов, вызывающих кариес. В начале 20 века люди ели меньше еды, вызывающей кариес.
медицина уже давно не пытается лечить людей, а лишь только паразитирует на хронической боли, заглушая симптомы. Такова жизнь.
Медицина - это одно из проявлений человеческих стремлений и желаний, а люди разные, нельзя всех в одну яму. Не все люди паразиты.
По моим личным наблюдениям приблизительно от 20 до 40% товаров и услуг в медицине - это лохотрон вроде гомеопатии или разные пустышки, БАДы, которые обещают вылечить, а на самом деле не лечат. Да, вокруг есть много обманщиков, но по другую сторону есть от 60 до 80% нормальной медицины. Нужно просто повышать свой уровень образования, чтобы лучше научиться отфильтровывать обман от реальности.
Denev
29.05.2022 17:35Про то как работает современная медицина есть хорошая книга "0,05. Доказательная медицина от магии до поисков бессмертия" Петра Талантова. Еще можно вспомнить книгу "Пациент разумный" Алексея Водовозова о том, как обычному человеку попытаться понять, что его обманывают врачи или люди под них мимикрирующие.
HuckF1nn
29.05.2022 17:48+2Кажется, вы не учитываете, что человечество живет 2.5 миллиона лет, при этом пеницеллин открыло менее 100 лет назад, а широкие исследования рака начало 50 лет назад.
кажется, что вы ставите в укор медицине, что она за 50-100 лет (т.е фактически за одно поколение) не решило всех вопросов со стоматологией и раком))
mgis
28.05.2022 12:29+1Не перевелись на земле добрые люди.
Большое уважение парню, на голом энтузиазме тянуть в одиночку, такое непростое дело дорогого стоит.
kolossradosskiy
28.05.2022 14:56+1В заголовке кликбейт. Нейронка не лечит рак, а лишь диагностирует. Обнаружить - не значит вылечить.
Если перейти по ссылке на оригинал статьи, даже гуглопереводчик хрома покажет правильный перевод конца заголовка именно как "для борьбы с раком". А уже "борьбу" можно трактовать как в т.ч. диагностику.HardWrMan
28.05.2022 15:25Это так. Но с раком такая ситуация: чем раньше заметил, тем больше шансов победить. А значит - борьба как и есть. Это как на войне: разведка решает.
beduin747
28.05.2022 20:29А в это время на куче ферм уйма ресурсов тратится на бесполезное перемалывание электричества в тепло ради всяких биткоинов.
stalinets
29.05.2022 02:09+1Я тоже не один год считал фолдинг белков в проекте Rosetta, сначала на всех четырёх ядрах PhenomII x4, потом на 3 ядрах 6 потоках Зиона на Haswell. Но после новостей, что крупные фармкорпорации ограничат поставки лекарств в Россию - подумал и приостановил рассчёты. Зачем мне выполнять свою часть этой сделки, если когда мне или моим людям понадобится лекарство - его мне не продадут? Да, я знаю, даже в острейшие моменты холодной войны наши и зарубежные учёные дружили и делали совместные проекты, но всё равно мне это было неприятно.
bbs12
30.05.2022 10:10Вроде, ограничат какую-то мелочевку, те лекарства, на которые может повлиять Розетта, не должны.
amarao
90% точность означает 10% ошибок. Дальше надо смотреть на риски биопсии и других инвазивных исследований. Numbers to harm никто не отменял.
Zifix
Так и у живых врачей точность не 100%, что поделать. Я не думаю, что у биопсии риски сравнимы с пропущенным раком.
amarao
В медицинских исследованиях вычисляется число numbers to harm и numbers to treat.
Если вы сейчас сделаете тест на вирус Эболы с точностью 99% и предложите всем пройти его, то у вас образуется примерно сто миллионов человек с ложноположительным результатом и польза от теста будет отрицательной.
А вот если вы сделаете тест на Эболу и отдадите в эндемический регион с указанием условий для его применения (симптомы, группа риска), то польза от него будет очень положительной.
Другими словами, просто метод диагностики в отрыве от всего остального контекста может больше вредить, если его применять без дополнительных условий.
Zifix
Ну так скрининг на рак груди вроде как показан сейчас всем женщинам определенной возрастной категории, соответственно их снимки в любом случае будет смотреть врач, и может ошибиться с вероятностью 10%. Использовать такую нейронку, чтобы подстраховать врача, особенно в регионах с врачами низкой квалификации — это только в плюс пойдет.
Делать биопсию сразу, после заключения нейронки, — вряд ли кто-то будет, снимки ведь в любом случае делаются в медицинском учреждении.
amarao
Очень важно, чтобы мимопроходящие айтишники обладали полной и всеобъемлющей квалификацией в этом вопросе. Это сделает врачей избыточными, потому что любой пользователь гугла сможет с лёгкостью найти полную и исчерпывающую информацию о том, кому что положено и что чем лечить, базируясь на обнаруженных симптомах.
Zifix
Вы это к чему?
amarao
Я к тому, что вы в неправильной модели думаете. Есть гипотеза, что нейронка будет помогать врачам en-masse в больницах лучше обнаруживать новообразования.
Всё, точка. Дальше любые рассуждения о том как это будет полезно - это медицина образца 19 века.
Медицина второй половины 20-21 века - доказательная медицина. То есть randomized double blind study.
Берём больницы, рандомом разделяем на две группы. В каждой больнице снимки отсматривают два маммолога. Первый даёт заключение, это заключение и маммограмма попадает на вход чёрного ящика. У 50% больниц чёрный ящик выдаёт просто заключение первого маммолога без изменений, у второй - думает нейронкой. У кого какая коробочка врачи не знают, между собой первый-второй маммолог не общаются.
Второй маммолог смотрит на результат чёрного ящика и маммограмму.
Если статистически разницы не будет - ну и к чертям нейронку. Если будет - надо встраивать в каждый маммограф. Чтобы не было bias, анализирующий данные. тоже не знает какие коробочки в каком режиме.
Zifix
При чем тут randomized double blind study, если мы уже знаем, что среднестатистический врач обеспечивает точность 90%, и эта конкретная нейронка обеспечивает точность 90%?
Мы ведь не новое лекарство испытываем, тут банальная теория надежности.
amarao
Мы знаем откуда? Кто-то взял набор данных, поделил на две группы и честное-чесное слово не использовал контрольный набор для обучения, да?
А если данные будут новые? Смотрите на эпикфейл Ватсона (был такой overhyped проект IBM по использованию нейронок в медицине). Все знали как эффективен он после обучения.
А клинические испытания показали - что нет.
Доказательная медицина требует доказательств, а не апостериорного знания с аналитическими рассуждениями.
Zifix
Начнем с того, что герой статьи не "мимопроходящий айтишник", этот проект для него профильный:
Во-вторых, медицинские работники, которые наверняка знают о современной доказательной медицине, высоко оценили разработку:
Герой статьи не искал денег или славы, не планировал хайповать на этом, потому я не вижу у него ни одной причины завышать её эффективность. С другой стороны, критический подход и перепроверка — никогда не лишние, сомнения — это хорошо.
Только я всё ещё не понимаю, зачем тут randomized double blind study, точность детектирования объекта нейронкой — это довольно легко измеримая величина, просто берется достаточно большой датасет из снимков с подтвержденным раком, берется датасет из снимков здоровой груди, и получается итоговое качество работы нейронки. По большому счету, каждый онкологический центр, который хранит такие снимки, может провести независимую проверку.
amarao
https://www.nytimes.com/2021/07/16/technology/what-happened-ibm-watson.html
mayorovp
В такой постановке вопроса дополнительные исследования и правда не нужны, но есть нюанс: на самом деле у нас нет уверенности что эта нейронка обеспечивает 90% точности в условиях реальной больницы.
Zifix
Я согласен, проверять точность на других датасетах — можно и нужно, если там будут какие-то сложные случаи, можно даже дообучить сетку, и поднять точность.
Vsevo10d
Нет-нет-нет, тут коллега говорит очень правильные вещи.
Добавляя метод диагностики или симптоматический параметр, мы привносим некую инструментальную погрешность.
Любой диагностический критерий имеет чувствительность и специфичность. Если простыми словами: чувствительность - это способность по данному симптому или данным методом не упустить ни малейшего проявления болезни. Специфичность же - точно отсечь из выборки все ложноположительные случаи.
И совокупный эффект - медицинский, экономический, социальный - от этого всего будет разный. Недовыявленный пациент придет с тяжелым, а то и неизлечимым случаем. Ложноположительно выявленный будет амортизировать систему здравоохранения, без какого-либо вклада для здоровья общества.
Очень показателен в этом плане пример ковидной эпидемии, когда мировые системы здравоохранения взяли под козырек от чиновников и стали госпитализировать всех. В результате здравоохранение треснуло по швам, захлебнулось в пробках из скорых и дохнущих как кони бессонных врачах, стало отказываться от плановых операций, а затем и самых тяжелых ковидных пациентов. В пике с эпидемией оно так и не справилось, превратившись в подобие циничного полевого триажа и попутно затрахав формальными предписаниями здоровых и бессимптомно переносящих людей.
Я ничего не говорю, китаец настоящий молодец, но внедрение его технологии должно произойти правильно, а не в стиле "что-то миндалины у детей часто болят, давайте их просто удалять по всему СССР, чтоб не мудиться".
Zifix
Смотрите, у нас есть группа населения, которая уже сегодня проходит маммографию планово, с нейронкой или без неё. Эти снимки в любом случае смотрит врач. Но есть возможность получить второе мнение от нейронки, и, в случае расхождения, показать ещё специалистам. Какие в этой схеме могут быть минусы? Повышение нагрузки на других специалистов? Если точность нейронки действительно 90+%, то нагрузка должна увеличиться не принципиально, а жизни спасать будет.
Vsevo10d
Врач ведёт прием сколько-то минут восемь часов в день. Нейронка может обрабатывать снимки непрерывно, диагностируя тысячи людей. Соответственно 10% ложноположительных от нейронки быстро накопятся в очередь под дверь врача с криком аааааааааааа помогите. С чего и начался тред. Тут дело не в теории сырных дыр, а в целесообразности методики.
HardWrMan
Т.е., реально отсеится большая часть ложноположительной шелухи, которая так же могла занимать и без того перегруженное время врача, отнимая его у тех, кому действительно нужно внимание врача. Я всё верно понял?
Zifix
Где нейронка возьмет тысячи снимков, она что, по фотографии груди со смартфона будет рак искать? Все снимки, которые попадут в нейронку, сегодня уже обрабатываются врачами.
Если бы мы вдруг решили, что все снимки должны смотреть два специалиста, то нагрузка на врачей бы увеличилась в два раза. А так увеличится на 10-20%, если говорить грубо.