Istraživači sa Univerziteta Donja Gorica predstavili su model dubokog učenja za automatsko otkrivanje tuberkuloze na osnovu rendgenskih snimaka pluća na IEEE IT2025 konferenciji. Korišćenjem konvolucione neuronske mreže (CNN), model klasifikuje slike kao normalne ili pozitivne na tuberkulozu sa impresivnom tačnošću od 97.55%. Ovo dostignuće ima potencijal da ubrza postavljanje dijagnoze, smanji opterećenje radiologa i poboljša stopu ranog otkrivanja, naročito u zdravstvenim sistemima sa ograničenim resursima. Kroz primjenu vještačke inteligencije za brzu i pouzdanu analizu medicinskih slika, ovo istraživanje ističe sve značajniju ulogu računarskog vida u savremenoj medicini i njegovu sposobnost da unaprijedi efikasnost i preciznost u otkrivanju bolesti.
Abstrakt – Ovaj rad predstavlja model dubokog učenja koji omogućava brzo i precizno postavljanje dijagnoze tuberkuloze na osnovu rendgenskih snimaka pluća. Razvijeni model koristi konvolutivnu neuronsku mrežu koja omogućava automatsku klasifikaciju snimaka u jednu od dvije kategorije: Normalno ili Tuberkuloza, sa visokim stepenom tačnosti. Model je postigao tačnost od 97.55% na testnom skupu podataka, što ukazuje na njegov potencijal da otvori nove perspektive za medicinske stručnjake u uspostavljanju dijagnoze tuberkuloze. Ovaj model može značajno ubrzati dijagnostički proces, smanjiti opterećenje medicinskog osoblja i povećati njihovu produktivnost u borbi protiv tuberkuloze, jedne od najčešćih plućnih bolesti.
