Es gibt viele Schmerzpunkte, wenn es darum geht Coronavirus, offiziell bekannt als COVID-19. Eine davon ist, wie man Menschen genau darauf testen kann, wenn die notwendigen Testkits knapp sind. Eine mögliche Lösung könnte darin bestehen, künstlicher Intelligenz die Untersuchung der Brust-Röntgenaufnahmen der Lunge von Patienten zu ermöglichen, um Anzeichen einer möglichen durch das Coronavirus verursachten Lungenschädigung zu erkennen.
Dies ist die Grundlage für mehrere spannende und vielversprechende Versuche, ein neuronales Netzwerk zu entwickeln, mit dem eindeutige Hinweise darauf gegeben werden könnten, ob ein Patient wahrscheinlich an COVID-19 erkrankt ist oder nicht. Forscher des chinesischen Medizinunternehmens Infervision vor kurzem zusammengetan mit Das Wuhan Tongji Krankenhaus in China entwickelt ein COVID-19-Diagnosetool. Berichten zufolge wird es jetzt als Screening-Instrument am Universitätskrankenhaus Campus Bio-Medico in Rom, Italien, eingesetzt.
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Inzwischen haben andere Forscher der University of Waterloo in Ontario, Kanada, und der Canadian A.I. Firma DarwinAI diese Woche
kündigte ein neues Open-Access-Neuronales Netz an das ist für die Öffentlichkeit zugänglich. Das neuronale Netz wurde am angekündigt EmTech Digital von MIT Technology Review Veranstaltung von DarwinAI-CEO Sheldon Fernandez. Es heißt COVID-Net und ist als Tool gedacht, das für ähnliche Screenings verwendet werden könnte – und ist für weitere Zwecke offen Tests durch Forscher auf der ganzen Welt, die es möglicherweise bald als dringend benötigte öffentliche Gesundheitsmaßnahme einsetzen können Lösung.„Wir haben das Training der KI anhand eines Datensatzes durchgeführt, der aus 5.941 posteroanterioren Thorax-Röntgenbildern von 2.839 besteht Patientenfälle aus zwei Open-Access-Datenspeichern“, sagte Alexander Wong, einer der Forscher des Projekts, gegenüber Digital Trends. „Bisher ist die Sensibilität gegenüber COVID-19-Fällen recht gut. Allerdings sind die Daten zu COVID-19-Fällen immer noch begrenzt und wir verbessern das COVID-Net-Modell weiter, da im Laufe der Zeit immer mehr Daten eingehen.“
Das ist das Problem, das jede KI hat. Forscher werden wahrscheinlich darauf stoßen. Einfach ausgedrückt: Es gibt noch viel zu lernen über COVID-19, was die Entwicklung von Werkzeugen zur Erkennung (und in diesem Fall zur Unterscheidung von anderen Lungenerkrankungen) erschweren kann. Deshalb ist die Idee eines öffentlich zugänglichen – und öffentlich überprüfbaren – Systems so vielversprechend.
„[COVID-Net] wird derzeit nicht von Patienten genutzt“, sagte Wong. „Aber wir arbeiten weiterhin hart an der Verbesserung der Ergebnisse und laden Kliniker und klinische Institute ein Wir bitten Organisationen darum, es zu nutzen, Feedback zu geben und Daten beizutragen, damit wir die klinische Einsatzreife beschleunigen können Einsatz. Im Moment steht der Weltgemeinschaft alles zur Verfügung, wir hoffen also, dass dies den Fortschritt und die Fortschritte in diesem Bereich beschleunigt.“
K.I. Forscher reden immer davon, große Probleme lösen zu wollen. Im Moment ist dies einer der größten, den es gibt.
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