See on lai idee, mille aluseks on hiljuti loodud projekt Stanfordi ülikooli arvutiteadlased, mis rakendas tipptasemel süvaõppe närvivõrkude erakordseid masinnägemise võimeid dermatoloogiamaailmas.
Soovitatavad videod
Kasutades ligi 130 000 nahahaiguste kujutist sisaldavat andmebaasi, suutis meeskond luua tehisintellekti algoritm, mis suudab diagnoosida nahakahjustusi vastavalt väljaõppinud jõudlustasemele eksperdid.
Seotud
- Süvaõppega A.I. aitab arheoloogidel tõlkida iidseid tahvleid
- See A.I-toega rakendus tuvastab nahavähki 95-protsendilise täpsusega
- DeepSqueak on masinõppe A.I. mis paljastab, millest rotid vestlevad
"[Me koolitasime seda] klassifitseerima pildid nahahaigustest hea- või pahaloomulisteks ning leidsime, et see vastab enam kui 21 sertifitseeritud dermatoloogi tulemustele kolmes peamises diagnostikas. ülesanded: keratinotsüütide kartsinoomide (kõige levinum inimese vähk) tuvastamine, melanoomi (kõige surmavam nahavähk) tuvastamine ja melanoomi tuvastamine dermoskoopia abil. autor
Andre Esteva ütles Digital Trendsile.Teadlaste kasutatud närvivõrk oli algselt Google'i loodud ja koolitatud 1,28 miljoni pildi äratundmiseks, mille eesmärk oli kasse koertest eristada.
"Nägime, et see demonstreeris üliinimlikku jõudlust 200 erinevat tüüpi koera eristamisel," kirjutas esimene autor. Brett Kuprel rääkis meile. "Arvasime, et saaksime seda rakendada millegi kasulikuma, näiteks nahavähi diagnoosimise jaoks."
Enne projekti ei olnud ei Esteval ega Kuprelil dermatoloogiaalane taust, mis tähendab, et nende algoritm loodud suutis saavutada eksperditasemel jõudlust, ilma et oleks kasu saanud mis tahes spetsiaalselt kodeeritud domeenipõhisest teadmisi.
Kui aga algoritmi peaksid kasutama koolitatud arstid, võiksid nad ära kasutada a niinimetatud silmapaistvuse kaart, mis näitab, kui oluline oli pildi iga piksel AI ennustuses protsessi. Teisisõnu, dermatoloogide asendamise asemel võib see osutuda kasulikuks vahendiks nende arsenalis - samaväärne nutika röntgenikiirgusega, mis pakub oma tõlgendust selle kohta, mida ta näeb.
Praegu aga hüppab see edasi. "Kindlasti on olemas regulatiivsed reeglid, et saada FDA selle heaks kiitma, " ütles Kuprel. "See oleks oluline enne mis tahes rakenduse kasutuselevõttu." Lisaks sellele ei ütle uurijad, mis edasi saab.
"Me alles kaalume järgmisi samme ega saa veel kommenteerida," ütles Esteva.
Toimetajate soovitused
- A.I. võib mängida olulist rolli homsete IVF-i laste sünnis
- Süvaõpe A.I. suudab jäljendada ikooniliste kitarrijumalate moonutusefekte
- Jaapani teadlased kasutavad süvaõppe A.I. triivpuurobotite liikuma panemiseks
- Statistik heiskab punase lipu masinõppetehnikate usaldusväärsuse kohta
- Mis on süvaõpe?
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
