هذه هي الفكرة العامة وراء المشروع الأخير الذي أنشأته علماء الكمبيوتر في جامعة ستانفورد، والتي طبقت قوى الرؤية الآلية غير العادية للشبكات العصبية المتطورة للتعلم العميق في عالم الأمراض الجلدية.
مقاطع الفيديو الموصى بها
وباستخدام قاعدة بيانات تضم ما يقرب من 130 ألف صورة للأمراض الجلدية، تمكن الفريق من إنشاء صورة خوارزمية الذكاء الاصطناعي قادرة على تشخيص آفات الجلد من خلال تدريب مطابق لمستوى الأداء خبراء.
متعلق ب
- التعلم العميق يساعد علماء الآثار على ترجمة الألواح القديمة
- يمكن لهذا التطبيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي اكتشاف سرطان الجلد بدقة تصل إلى 95 بالمائة
- DeepSqueak هو التعلم الآلي AI. يكشف ما تتحدث عنه الفئران
"[قمنا بتدريبه على] تصنيف صور الأمراض الجلدية على أنها حميدة أو خبيثة، ووجدنا أنه يطابق أداء أكثر من 21 طبيب أمراض جلدية معتمدين من مجلس الإدارة في ثلاثة تشخيصات رئيسية المهام: تحديد سرطان الخلايا الكيراتينية (أكثر أنواع السرطان شيوعًا بين البشر)، وتحديد الورم الميلانيني (سرطان الجلد الأكثر فتكًا)، وتحديد الورم الميلانيني عند فحصه باستخدام تنظير الجلد. مؤلف أندريه إستيفا قال الاتجاهات الرقمية.
الشبكة العصبية التي استخدمها الباحثون كانت في الأصل مصممة بواسطة جوجل وتم تدريبها على التعرف على 1.28 مليون صورة، بهدف تافه إلى حد ما وهو التمييز بين القطط والكلاب.
"لقد رأينا أنه كان يُظهر أداءً خارقًا في التمييز بين 200 نوع مختلف من الكلاب"، المؤلف المشارك الأول بريت كوبريل أخبرنا. "كنا نظن أنه يمكننا تطبيق هذا على شيء أكثر فائدة، مثل تشخيص سرطان الجلد."
قبل المشروع، لم يكن لدى إستيفا أو كوبريل أي خلفية في طب الأمراض الجلدية، وهو ما يعني الخوارزمية الخاصة بهما الذي تم إنشاؤه كان قادرًا على تحقيق أداء على مستوى الخبراء دون الاستفادة من أي مجال مشفر خصيصًا معرفة.
ومع ذلك، إذا تم استخدام الخوارزمية من قبل الأطباء المدربين، فيمكنهم الاستفادة من أ ما يسمى بـ "الخريطة البارزة"، التي تكشف مدى أهمية كل بكسل في الصورة في تنبؤات الذكاء الاصطناعي عملية. بمعنى آخر، بدلاً من استبدال أطباء الأمراض الجلدية، قد يكون هذا أداة مفيدة في ترسانتهم - أي ما يعادل الأشعة السينية الذكية التي تقدم تفسيرها الخاص حول ما تراه.
لكن في الوقت الحالي، يعد هذا بمثابة قفزة للأمام. وقال كوبريل: "هناك بالتأكيد قواعد تنظيمية للحصول على موافقة إدارة الغذاء والدواء الأمريكية عليه". "سيكون ذلك مهمًا قبل نشر أي تطبيق." لكن أبعد من ذلك، لا يقول المحققون ما هي الخطوة التالية.
وقالت إستيفا: “ما زلنا نتداول بشأن الخطوات التالية ولا يمكننا التعليق بعد”.
توصيات المحررين
- منظمة العفو الدولية. يمكن أن يلعب دورًا حيويًا في ولادة أطفال التلقيح الاصطناعي في الغد
- التعلم العميق يمكنه تقليد تأثيرات التشويه لآلهة الجيتار الشهيرة
- يستخدم الباحثون اليابانيون التعلم العميق A.I. لتحريك روبوتات الأخشاب الطافية
- الإحصائي يرفع العلم الأحمر بشأن موثوقية تقنيات التعلم الآلي
- ما هو التعلم العميق؟
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
