Учёные ФМИ ПГНИУ проверили надёжность медицинского ИИ Группа учёных Пермского университета провела исследование о том, как синтетические изображения влияют на точность медицинского искусственного интеллекта. Оказалось, что искусственное увеличение набора данных не гарантирует улучшения — результат зависит от архитектуры нейросети, состава исходных изображений и способа их преобразования. Авторами стали Марина Барулина, Сергей Окунков и Иван Улитин из Физико-математического института ПГНИУ и Института проблем точной механики и управления РАН. Авторы проверили популярное представление о том, что чем больше разнообразных примеров увидит нейросеть во время обучения, тем надёжнее она будет работать. Исследование особенно важно для медицинских задач: малозаметная деталь изображения может иметь диагностическое значение. Статья опубликована в специальном выпуске Journal of Imaging. Журнал входит в Scopus и Web of Science, относится к Q2. Подробнее — на сайте университета.