Ученые из ННГУ имени Лобачевского представили гибридную нейросеть, которая совмещает классические алгоритмы и квантовые вычисления. В ходе экспериментов она показала точность до 98% при определении опухолей на МРТ-снимках головного мозга — данные брали из открытых медицинских баз.
Это один из первых случаев, когда квантовый слой встроили в нейросетевую архитектуру для анализа изображений. Квантовая часть работает не вместо классической, а вместе с ней: она сжимает признаки так, что для глубокого анализа требуется гораздо меньше параметров, чем у обычных тяжелых моделей, а это напрямую влияет на скорость и вычислительную нагрузку.
Одна из авторов работы, Марина Бастракова, поясняет, что классические сети с миллиардами настраиваемых параметров требуют огромных ресурсов, а здесь аккуратное взаимодействие двух частей позволяет добиться высокой точности при меньшей сложности модели.
Гибридная сеть оказалась устойчивее к помехам. При сильном шуме на снимках одна из квантовых версий сохраняла точность около 96,6%, тогда как обычная сеть падала до 92,2%. Для медицинской диагностики это серьезный плюс, потому что качество снимков зависит от множества факторов: от движения пациента до настроек аппаратуры.
Ученые отмечают, что квантовый блок здесь — не просто декоративная вставка. Чем сложнее были повторяющиеся квантовые слои, тем лучше модель переносила искажения. Правда, почему так происходит — пока до конца не ясно, и это предстоит проверить уже на реальном квантовом железе, а не только на симуляторах.
При этом исследователи отмечают: нейросеть не заменяет врача. Это инструмент, который помогает обратить внимание на подозрительные участки и снижает риск пропустить важное. Окончательный диагноз остается за специалистом.
Сейчас команда планирует тестировать подход на новых массивах данных, подключать профильные клиники и адаптировать разработку под российские квантовые компьютеры. Также хотят расширить функциональность — научить сеть не просто определять наличие опухоли, но и давать более детальное описание снимка.
Ректор университета Олег Трофимов назвал эту работу одним из приоритетных направлений: по его словам, разработка уже показывает себя как передовой инструмент, который может повысить качество ранней диагностики, и в будущем его планируют внедрять в клиническую практику.
Читайте также:
Philips начала продавать систему для операций на сердце под контролем МРТ
Первый в мире автономный робот для взятия крови получил разрешение на работу