Снижение рисков при использовании машинного обучения в диагностике бронхолегочных заболеваний

В статье рассматриваются вопросы снижения рисков при использовании программных решений, основанных на методах машинного обучения для классификации изображений, на примере ренгеновских снимков грудной клетки, при диагностике бронхолегочных заболеваний. Сформулирована постановка задачи по обеспечению снижения риска ошибочной диагностики за счет применения мер противодействия вредоносным атакам. На основе экспериментальных данных, в качестве которых использованы ренгеновские снимки грудной клетки, выявлены методы машинного обучения для решения задачи классификации, наиболее опасные атаки, снижающие эффективность распознавания, меры противодействия атакам для снижения рисков. Результаты экспериментальных исследований позволили сформулировать рекомендации в виде правил, включающих комбинации методов распознавания, атак и мер противодействия для снижения риска ошибочной диагностики.