Sztuczna inteligencja diagnozuje choroby siatkówki oka skutecznie jak okulista?

Autor: dziennik.pl/Rynek Zdrowia • • 27 lutego 2018 11:45

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.

Sztuczna inteligencja potrafi zdiagnozować i rozróżnić dwie najpopularniejsze choroby siatkówki. Fot. Archiwum

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

Podaj imię Wpisz komentarz
Dodając komentarz, oświadczasz, że akceptujesz regulamin forum