ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถตรวจหาโรคในรังสีเอกซ์ทรวงอกได้โดยตรงจากคำอธิบายในภาษาธรรมชาติที่มีอยู่ในรายงานทางคลินิกที่แนบมาด้วยขั้นตอนนี้ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการออกแบบ AI เนื่องจากโมเดล AI ในปัจจุบันส่วนใหญ่ต้องการคำอธิบายประกอบของมนุษย์ที่ต้องใช้ความพยายามอย่างมากสำหรับข้อมูลจำนวนมหาศาล
ก่อนที่ข้อมูลที่ติดฉลากจะถูกป้อนเข้าสู่แบบจำลองเพื่อฝึกฝน มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับนักรังสีวิทยาของมนุษย์ในด้านความสามารถในการตรวจหาพยาธิสภาพของรังสีเอกซ์ในทรวงอก ทีมงานได้จัดทำรหัสสำหรับแบบจำลองนี้ให้เปิดเผยต่อสาธารณะสำหรับนักวิจัยคนอื่นๆ โมเดล AI ส่วนใหญ่ต้องการชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับระหว่าง “การฝึกอบรม” เพื่อให้สามารถเรียนรู้ที่จะระบุพยาธิสภาพได้อย่างถูกต้อง กระบวนการนี้เป็นภาระหนักเป็นพิเศษสำหรับงานแปลภาพทางการแพทย์ เนื่องจากเกี่ยวข้องกับคำอธิบายประกอบขนาดใหญ่โดยแพทย์ที่เป็นมนุษย์ ซึ่งมักจะมีราคาแพงและใช้เวลานาน ตัวอย่างเช่น ในการติดฉลากชุดข้อมูล X-ray ทรวงอก นักรังสีวิทยาผู้เชี่ยวชาญจะต้องดูภาพเอ็กซ์เรย์หลายแสนภาพทีละภาพและใส่คำอธิบายประกอบแต่ละภาพอย่างชัดเจนด้วยเงื่อนไขที่ตรวจพบ ในขณะที่โมเดล AI ล่าสุดได้พยายามจัดการกับปัญหาการติดฉลากนี้โดยการเรียนรู้จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับในขั้นตอน ก่อนการฝึกอบรม แต่ในที่สุดพวกเขาก็ต้องการการปรับแต่งข้อมูลที่ติดป้ายกำกับเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูง