Дообученная в 2015 году свёрточная сеть распознала рак кожи точнее передовых языковых моделей: 62% против 42% на 200 проверенных биопсией образованиях
Материал подготовлен Sintelligent с помощью ИИ. Опубликовано в SI: . Обновлено: .
Для узких медицинских задач маленькая специализированная модель всё ещё может обгонять универсальные.
Дерматолог сравнил на 200 образованиях из набора MILK10k (по фото и дерматоскопии; 100 требовали лечения, 100 — нет) модели GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 с сетью Inception v3, дообученной на 68 011 снимках из архива ISIC на одном GPU H100. Сеть дала верный диагноз в 62% случаев (125 из 200), языковые модели — в 42% (84 и 85); меланому нашли 13 из 30 случаев против 8 и 11. Автор называет ограничения: малые выборки (30 меланом), все образования были биопсированы (то есть трудные), возможное попадание данных в обучение языковых моделей, а сеть — лишь базовый уровень, не лучший метод. Это независимый разбор на личном сайте, не рецензируемая работа.
Источники 1