Как идея женщины-учёного изменила компьютерное зрение и повлияла на медицинский ИИ В Международный женский день хочется рассказать о женщине, чьи исследования во многом повлияли на то, как развивается медицинский ИИ. Fei-Fei Li - одна из самых влиятельных женщин в истории компьютерного зрения. Для команды «Третье Мнение» её работа - не просто история. Это принципы, на которых сегодня во многом строятся технологии анализа медицинских изображений. Fei-Fei Li - профессор Стэнфордского университета и бывший главный научный руководитель по искусственному интеллекту и машинному обучению в Google Cloud. Самый известный её проект - ImageNet, представленный научному сообществу в 2009 году. Это крупнейший на тот момент датасет подобного типа: около 14 миллионов изображений, организованных примерно по 22 тысячам категорий объектов на основе лингвистической базы WordNet. Разметка выполнялась через краудсорсинг десятками тысяч аннотаторов, которые просмотрели и проверили сотни миллионов изображений, чтобы сформировать итоговый датасет. На базе ImageNet было создано международное соревнование ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge. Для него использовалось подмножество данных: — около 1,2 млн изображений для обучения — 50 тыс. для валидации — 100 тыс. для тестирования — 1000 категорий объектов В 2012 году произошёл переломный момент: модель AlexNet, построенная на архитектуре свёрточных нейронных сетей, резко снизила ошибку распознавания изображений. После этого методы глубокого обучения начали быстро распространяться в задачах анализа изображений - в том числе и в медицинской визуализации. Сегодня множество алгоритмов анализа медицинских изображений используют архитектуры из этой экосистемы - такие как ResNet, EfficientNet или U-Net. Архитектуры продолжают развиваться - в медицинской визуализации всё чаще используются “трансформеры” и гибридные модели. Но, пожалуй, главный вклад Fei-Fei Li - даже не конкретные архитектуры. Она одной из первых показала, что прорыв в искусственном интеллекте невозможен без масштабных и качественно размеченных данных. В медицинском ИИ это особенно очевидно. Любой, кто работает с медицинскими изображениями, знает, насколько сложно собрать действительно качественный клинический датасет. История её самой довольно необычна. Родилась в Китае и переехала в США подростком. Родители открыли небольшую химчистку, и в юности Fei-Fei Li помогала семье, работая там после школы. Позже она рассказывала: работа в семейном бизнесе научила настойчивости, дисциплине и уважению к труду - качествам, без которых невозможно долгосрочно заниматься наукой. Этот путь Fei-Fei Li описала в своей книге The Worlds I See - очень личной истории о науке, иммиграции, семье и рождении современной эпохи искусственного интеллекта. 8 марта особенно важно говорить о женщинах, чьи идеи меняют целые научные области - и в итоге влияют на то, как развивается современная медицина. #секретыCEO #ИИвмедицине