В журнале Medical Image Analysis опубликована статья, описывающая исследование, проведенное биоинформатиками из Рурского университета в Бохуме, которые разработали нейронную сеть, способную “объяснять” ход своих суждений.
Для создания нейронной сети авторы исследования предоставили искусственному интеллекту (ИИ) большое количество микроскопических инфракрасных изображений тканей, некоторые из которых содержали опухоли, а на других были видны только здоровые ткани.
Обычно ИИ, использует загруженные данные, идет от частного к общему и создает общую модель, на основе ее оценивает все дальнейшие наблюдения, которые ему предоставляются. При этом нейронные сети часто необоснованно выбирают в качестве основы не тот признак и приходят к неверным выводам.
Поэтому исследователи применили другой подход: они обучили ИИ дедуктивному методу, используемому в научном познании. Созданная ими нейронная сеть использует индукцию для классификации образца ткани на наличие опухоли и дедуктивно создает микроскопическую карту ткани. Затем человек может проверить правильность модели с помощью молекулярных методов, например, гистологического окрашивания ткани специальным красителем.
Это позволило разработать биомаркеры, которые помогают ИИ определять подтипы опухолей, что является необходимым условием для эффективной терапии. Кроме того, прозрачность работы алгоритма повысит доверие к нему врачей и пациентов.
