Sztuczna inteligencja diagnozuje choroby siatkówki oka skutecznie jak okulista? Sztuczna inteligencja potrafi zdiagnozować i rozróżnić dwie najpopularniejsze choroby siatkówki. Fot. Archiwum

Uczeni z Uniwersytetu w Kalifornii zaprezentowali - być może przełomowe - rozwiązanie w dziedzinie sztucznej inteligencji. Stworzona przez nich platforma potrafi nie tylko zdiagnozować i rozróżnić dwie najpopularniejsze choroby siatkówki (zwyrodnienie plamki żółtej i cukrzycowy obrzęk plamki), ale także ocenić stopień zaawansowania schorzenia.

Naukowcy wykorzystali nowy, specyficzny typ uczenia maszynowego nazwany ''uczeniem transferowym''. Pozwala ono przenieść zasób wiedzy z jednego obszaru chorobowego na inny, podnosząc dokładność diagnozy przy jednoczesnym skróceniu czasu potrzebnego na naukę. Poinformowali o tym na łamach magazynu Cell. 

Jak podaje dziennik.pl, platforma przyswoiła już 200 tys. zdjęć tomograficznych siatkówki i w ciągu 30 sekund jest w stanie ocenić, czy pacjent potrzebuje leczenia. Skuteczność diagnozy wynosi ok. 95 proc., co twórcy porównują z trafnością dobrze wyszkolonego okulisty. Każdorazowe zwiększenie bazy danych skutkuje według niech wzrostem efektywności diagnozy.

Zastosowanie transferowego systemu uczenia się pozwala już teraz kalifornijskiej sztucznej inteligencji diagnozować obrazy RTG klatki piersiowej i z 90 proc. dokładnością rozróżniać wirusowe i bakteryjne zapalenie płuc.

Więcej: www.dziennik.pl

Podobał się artykuł? Podziel się!
comments powered by Disqus

PARTNER DZIAŁU

  • MSD

BĄDŹ NA BIEŻĄCO Z MEDYCYNĄ!

Newsletter

Najważniejsze informacje portalu rynekzdrowia.pl prosto na Twój e-mail

Rynekzdrowia.pl: polub nas na Facebooku

Rynekzdrowia.pl: dołącz do nas na Google+

Obserwuj Rynek Zdrowia na Twitterze

RSS - wiadomości na czytnikach i w aplikacjach mobilnych

POLECAMY W PORTALACH