Ci sono molti punti dolenti quando si tratta di corona virus, ufficialmente noto come COVID-19. Uno di questi è come testare esattamente le persone quando i kit di test necessari scarseggiano. Una possibile soluzione potrebbe essere quella di consentire all’intelligenza artificiale di esaminare le radiografie del torace dei polmoni dei pazienti per individuare segni di potenziale danno polmonare causato dal coronavirus.
Questa è la base per diversi tentativi entusiasmanti e promettenti di sviluppare una rete neurale che potrebbe essere utilizzata per fornire una forte indicazione sulla probabilità che un paziente abbia o meno il COVID-19. Ricercatori della società medica cinese Infervision recentemente ha collaborato con L’ospedale Wuhan Tongji in Cina sviluppa uno strumento diagnostico per il COVID-19. Secondo quanto riferito, ora viene utilizzato come strumento di screening presso l’Ospedale Universitario Campus Bio-Medico di Roma, in Italia.
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Nel frattempo, altri ricercatori dell’Università di Waterloo in Ontario, Canada, e della Canadian A.I. azienda DarwinAI questa settimana
ha annunciato una nuova rete neurale ad accesso aperto è aperto al pubblico. La rete neurale è stata annunciata a EmTech Digital del MIT Technology Review evento a cura del CEO di DarwinAI, Sheldon Fernandez. Chiamato COVID-Net, è inteso come uno strumento che potrebbe essere utilizzato per screening simili ed è aperto a ulteriori sviluppi test da parte di ricercatori di tutto il mondo, che potrebbero presto essere in grado di utilizzarlo come strumento sanitario pubblico tanto necessario soluzione.“Abbiamo effettuato l’addestramento [dell’intelligenza artificiale] su un set di dati composto da 5.941 immagini di radiografia del torace posteroanteriore, su 2.839 casi di pazienti, da due archivi di dati ad accesso aperto”, ha detto a Digital Alexander Wong, uno dei ricercatori del progetto Tendenze. “Finora, la sensibilità ai casi di COVID-19 è abbastanza buona. Tuttavia, i dati sui casi di COVID-19 sono ancora limitati e stiamo continuando a migliorare il modello COVID-Net man mano che nel tempo arriveranno sempre più dati”.
Questo è il problema che qualsiasi A.I. è probabile che i ricercatori si imbattano. In poche parole, c’è ancora molto da imparare sul COVID-19, il che può rendere difficile lo sviluppo di strumenti per riconoscerlo (e, in questo caso, distinguerlo da altre malattie polmonari). Ecco perché l’idea di un sistema pubblicamente disponibile – e consultabile pubblicamente – è così promettente.
“[COVID-Net] non è attualmente utilizzato dai pazienti”, ha affermato Wong. “Ma stiamo continuando a lavorare duro per migliorare i risultati e invitiamo medici, istituti clinici e organizzazioni a usarlo, fornire feedback e [e] fornire dati in modo da poter accelerare la sua preparazione per la clinica distribuzione. In questo momento, tutto è a disposizione della comunità globale, quindi speriamo che questo acceleri il progresso e i progressi in questo settore”.
A.I. i ricercatori parlano sempre di voler risolvere grandi problemi. In questo momento, questo è uno dei più grandi che ci siano.
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