Vědci ze Stanfordu vyvinuli umělou inteligenci s algoritmem hlubokého učení, která je specialistkou na hodnocení rentgenových snímků plic. Inteligence jménem CheXNet dovede diagnostikovat až 14 typů zdravotního stavu plic a je schopná určit zápal plic lépe než experti v radiologii. Podle jednoho z vedoucích týmu Pranava Rajpurkara ze skupiny Machine Learning Group bývá analýza rentgenových snímků plic v případech podezření na zápal plic velice složitá. Radiologové s tím mívají velké problémy. Rajpurkar a spol. proto vyvinuli algoritmus hlubokého učení, který může získávat zkušenosti ze stovek tisíců vyhodnocených rentgenových snímků plic. A když je inteligence takto připravena, tak diagnostikuje stav plic lépe než lidští experti. Vědci využili k učení inteligence CheXNet veřejně dostupný soubor dat, který letos 26. září uvolnila americká instituce National Institutes of Health Clinical Center. Tento soubor obsahuje celkem 112 120 rentgenových snímků plic při pohled zpředu, na nichž bylo již diagnostikováno 14 různých zdravotních obtíží. S týmem spolupracovali čtyři radiologové ze Stanfordu, kteří nezávisle na sobě označili 420 snímků jako pravděpodobné zobrazení zápalu plic. Rajpurkar s kolegy se soustředili právě na zápal plic kvůli tomu, že podle dat amerického centra Centers for Disease Control and Prevention (CDC) každoročně přivede do nemocničního ošetření asi 1 milion Američanů. Podle odborníků je navíc zápal plic obzvláště náročný na diagnostiku z rentgenových snímků. Proto by mohla vycvičená inteligence hodně pomoci. Když badatelé učili inteligenci CheXNet týden, tak už zvládala diagnostikovat 10 ze 14 zdravotních obtíží lépe než dosavadní nejlepší postupy. A za měsíc to inteligence dokázala u všech 14. Nakonec porazila i radiology ze Stanfordu v diagnostice zápalu plic.
