Student zpřesnil rentgeny pro zubařské zákroky

Mladá fronta DNES | 8.1.2020 | Rubrika: Brno a jižní Morava | Strana 13 | Autor: Markéta Dušková

Pomáhá označit rentgenové snímky, u nichž si počítač není jistý, zda je vyhodnotil správně. Výrazně tím zrychluje plánování zákroků a eliminuje případné riziko chyby vyplývající z počítačové analýzy snímků. To vše aplikováno na zubaře.
Takový je projekt studenta Dušana Drevického z Fakulty informačních technologií Vysokého učení technického v Brně. V akademické soutěži IT SPY, v níž porota vybírala z 1 600 diplomových prací, s tou svojí skončil třetí.
Jeho projekt reaguje na rostoucí roli neuronových sítí a mechanismů strojového učení. Ty se často musí samy rozhodnout a přijmout závěry, s nimiž dále pracují, někdy ale mohou svůj chybný výrok mylně označit za správný. Drevický proto vytvořil a otestoval algoritmus, který při zkoumání rentgenových snímků zubů dokáže sám určit, nakolik si je jistý svými závěry.
"Většímu rozšíření modelů strojového učení v medicíně dnes stále brání nedostatek informací o tom, zda jsou závěry, které algoritmus přijme, správné. Omyly v medicíně jsou drahé a závažné, v mnohých případech však modely strojového učení začínají být takřka nepostradatelné - bývají lepší a přesnější než lékaři. Těm zároveň šetří práci a dovolují jim více se soustředit na úkony, které vyžadují expertní rozhodnutí," vysvětluje Drevický.
Jeho práce problém řeší. "A jak bylo prokázáno, výrazně zvyšuje efektivitu lékaře a jeho jistotu při využívání umělé inteligence v medicínské praxi. U zubařů, kterých je nedostatek, to má v tomto ohledu smysl," tvrdí.
Konkrétně díky tomu, že aplikoval neuronové sítě na automatické určení klíčových bodů v rentgenových snímcích lebky. Neuronová síť tak dokáže sama vyhodnotit, jestli si je svými závěry jistá. Na základě toho pak lékař ví, zda musí snímek zpracovat manuálně.
Drevického práce vznikla ve spolupráci s firmou Tescan 3DIM a bude zakomponovaná do vyvíjeného medicínského diagnostického softwaru. "Role automatického učení a počítačové asistence roste s každým rokem. Čím dál tím víc je jasné, že spolu s učícími mechanismy musí vznikat i mechanismy korekční. Práce si vzala za úkol začlenit je v prostředí, kde není prostor pro chyby, tedy v medicíně, a přinesla velice přesvědčivé výsledky," vyzdvihla akademická garantka soutěže Mária Bieliková ze Slovenské technické univerzity.
Akademici se shodují, že kvalita studentů českých a slovenských IT fakult nijak nezaostává za světem. V aktuálním ročníku posuzovali rekordní počet prací využívajících metody umělé inteligence, tedy jednoho ze zásadních prvků budoucího technologického rozvoje. "Potěšující je i rostoucí mezinárodní odezva na diplomové projekty studentů, třeba formou možnosti prezentovat je na zahraničních vědeckých konferencích," dodává Bieliková.