Команда исследователей из Университета Иннополис, ЛЭТИ и Джадавпурского университета разработала модель искусственного интеллекта, помогающую выявлять рак молочной железы с высокой точностью. Вместо классического подхода ученые объединили две компактные нейросети — SqueezeNet и ShuffleNet. Благодаря механизму взаимного гейтинга модели обмениваются данными, выделяют ключевые признаки заболевания на снимках тканей и отфильтровывают лишний информационный шум.
Модель протестировали на международных наборах гистопатологических изображений. При распознавании нормальной ткани, доброкачественных опухолей и различных стадий рака точность достигла 97%. Наличие онкологии система определяла с вероятностью 99%, а на эталонном наборе снимков при 100-кратном увеличении точность достигла 99,72%.
Авторы уверены, что подобная архитектура поможет региональным больницам и локальным медицинским учреждениям, где отсутствует доступ к дорогостоящим технологическим решениям.