Мы нашли способ использовать старые МРТ-снимки для обучения моделей. Точность выросла на 15%

В BioTech есть проблема: размеченных медицинских данных катастрофически мало. Чтобы обучить хорошую модель, нужны десятки тысяч примеров с экспертной разметкой. Мы нашли обходной путь. В больницах хранятся миллионы старых МРТ-снимков — 10-15-летней давности. Они не размечены, но к ним привязаны истории болезней. Мы разработали метод self-supervised learning, который использует эти «бесплатные» данные. Модель учится на снимках без явной разметки, извлекая паттерны из контекста. Результат: когда мы дообучили эту модель на нашем небольшом размеченном датасете, точность выросла на 15% по сравнению с baseline. Это не революция. Но это важный шаг. В медицине данные — это золото. И часто оно лежит прямо под ногами, просто никто не знает, как его добыть. Мораль: прежде чем собирать новые данные, посмотрите, что у вас уже есть. Возможно, вы сидите на золотой жиле.