ეს არის ვრცელი იდეა, რომელიც შექმნილია ბოლო პროექტის უკან სტენფორდის უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერები, რომელმაც გამოიყენა უახლესი ღრმა სწავლის ნერვული ქსელების არაჩვეულებრივი მანქანური ხედვის ძალა დერმატოლოგიის სამყაროში.
რეკომენდებული ვიდეოები
კანის დაავადებების 130 000-მდე სურათის მონაცემთა ბაზის გამოყენებით, გუნდმა შეძლო შეექმნა ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმს შეუძლია კანის დაზიანებების დიაგნოსტიკა გაწვრთნილი შესრულების დონის შესატყვისით ექსპერტები.
დაკავშირებული
- ღრმა სწავლის A.I. ეხმარება არქეოლოგებს უძველესი ტაბლეტების თარგმნაში
- A.I.-ზე მომუშავე აპს შეუძლია კანის კიბოს 95 პროცენტიანი სიზუსტით ამოცნობა
- DeepSqueak არის მანქანათმცოდნეობის A.I. რაც ცხადყოფს, რაზე საუბრობენ ვირთხები
„[ჩვენ ვავარჯიშეთ მას] კანის მდგომარეობის სურათების კლასიფიკაცია, როგორც კეთილთვისებიანი ან ავთვისებიანი და აღმოვაჩინეთ, რომ ის ემთხვევა 21-ზე მეტი ბორტზე სერტიფიცირებული დერმატოლოგის მუშაობას სამ საკვანძო დიაგნოსტიკაში. ამოცანები: კერატინოციტური კარცინომას იდენტიფიცირება (ადამიანის ყველაზე გავრცელებული კიბო), მელანომის (კანის ყველაზე მომაკვდინებელი კიბო) იდენტიფიცირება და მელანომის იდენტიფიცირება დერმოსკოპიის გამოყენებით. ავტორი
ანდრე ესტევა განუცხადა Digital Trends-ს.ნეირონული ქსელი, რომელიც მკვლევარებმა გამოიყენეს, თავდაპირველად Google-ის მიერ იყო შექმნილი და გაწვრთნილი 1,28 მილიონი სურათის ამოცნობაზე, გარკვეულწილად არასერიოზული მიზნით, რომ განასხვავოს კატები ძაღლებისგან.
„ჩვენ ვნახეთ, რომ ის ავლენდა ზეადამიანურ ეფექტს 200 სხვადასხვა ტიპის ძაღლის გარჩევისას“, - თანა-პირველი ავტორი. ბრეტ კუპრელი გვითხრა. „ვფიქრობდით, რომ შეგვეძლო გამოგვეყენებინა ეს უფრო სასარგებლო რამეზე, როგორიცაა კანის კიბოს დიაგნოზი“.
პროექტის დაწყებამდე არც ესტევას და არც კუპრელს არ ჰქონდათ გამოცდილება დერმატოლოგიაში, რაც ნიშნავს მათ ალგორითმს შექმნილმა შეძლო მიაღწიოს ექსპერტთა დონის შესრულებას რაიმე სპეციალურად კოდირებული დომენისთვის რაიმე სარგებლობის გარეშე ცოდნა.
თუმცა, თუ ალგორითმი გამოიყენებოდა გაწვრთნილი ექიმების მიერ, მათ შეეძლოთ ისარგებლონ ა ეგრეთ წოდებული „გამორჩეული რუკა“, რომელიც ცხადყოფს, თუ რამდენად მნიშვნელოვანი იყო გამოსახულებაში თითოეული პიქსელი ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზში. პროცესი. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, დერმატოლოგების ჩანაცვლების ნაცვლად, ეს შეიძლება იყოს სასარგებლო ინსტრუმენტი მათ არსენალში - ჭკვიანი რენტგენის ექვივალენტი, რომელიც გთავაზობთ საკუთარ ინტერპრეტაციას იმის შესახებ, თუ რას ხედავს.
თუმცა, ახლა ეს წინ მიდის. ”ნამდვილად არსებობს მარეგულირებელი წესები, რომ FDA-მა დაამტკიცოს იგი”, - თქვა კუპრელმა. ”ეს მნიშვნელოვანი იქნება, სანამ რაიმე აპლიკაცია განთავსდება.” ამის გარდა, გამომძიებლები არ ამბობენ, რა იქნება შემდეგ.
”ჩვენ ჯერ კიდევ განვიხილავთ შემდეგ ნაბიჯებს და ჯერჯერობით კომენტარს ვერ გავაკეთებთ”, - თქვა ესტევამ.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- ა.ი. შეიძლება მნიშვნელოვანი როლი ითამაშოს ხვალინდელი IVF ბავშვების დაბადებაში
- ღრმა სწავლა A.I. შეუძლია მიბაძოს ხატოვანი გიტარის ღმერთების დამახინჯების ეფექტებს
- იაპონელი მკვლევარები იყენებენ ღრმა სწავლის A.I. დრიფტვუდის რობოტების გადაადგილება
- სტატისტიკოსი აღმართავს წითელ დროშას მანქანათმცოდნეობის ტექნიკის საიმედოობის შესახებ
- რა არის ღრმა სწავლა?
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
