В поисках путей развития медицинского искусственного интеллекта показано, что предварительно обученный Vision Transformer с линейным классификатором может достигать высокой и конкурентоспособной производительности в классификации эндоскопических изображений. Представлен систематический послойный анализ, который выявляет источник наиболее важных признаков, оспаривая общепринятую эвристику использования только последнего слоя. Установлен отчетливый феномен «пика перед концом», когда поздне-промежуточный слой предлагает более обобщаемое представление для последующей медицинской задачи. На стандартных наборах данных Kvasir и HyperKvasir предложенный подход с малым количеством параметров не только получить достаточно высокую точность, но и значительно сокращает вычислительные затраты. Полученные работы могут быть рекомендованы в качестве практического руководства по эффективному использованию признаков общих базовых моделей в клинических условиях.

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности. Автоматический анализ электрокардиограмм (ЭКГ) может существенно облегчить работу врачей, но его эффективность ограничена нехваткой и несбалансированностью данных. Создание синтетических ЭКГ помогает частично решить эти проблемы. Хотя чаще всего для этого применяются генеративно-состязательные сети (GAN), но последние исследования показали, что вариационные автокодировщики (VAE) могут обеспечивать сопоставимое качество.

В работе представлена модель cNVAE-ECG — модификация Nouveau VAE (NVAE), способная генерировать 12 отведений 10-секундных ЭКГ с различными патологиями. Используя компактную схему работы с каналами и встроенные представления классов для условной генерации, cNVAE-ECG улучшает результаты в задачах бинарной и multi-label классификации, обеспечивая прирост метрики AUROC до 2% по сравнению с моделями на основе GAN. Модель представлена в открытом доступе: https://github.com/univanxx/cNVAE_ECG.

Проведен анализ скорости и эффективности передачи данных с использованием протоколов WebSocket и REST API. Для сравнения скорости обработки потоковых объектов и выявления более надежной технологии для разработки API-интерфейсов использованы разложения базовых функций в ряды Тейлора и Фурье. В результате выявлено, что REST API является более быстрым и доступным ресурсом для передачи информационных данных в побитовом преобразовании, а масштабируемость этого протокола преобладает в количестве обрабатываемых единиц, что позволяет расширить количество проводимых тестов.