Yra daug skausmo taškų, kai kalbama apie koronavirusas, oficialiai žinomas kaip COVID-19. Vienas iš jų – kaip tiksliai patikrinti žmones, kai trūksta reikiamų testavimo rinkinių. Vienas iš galimų sprendimų galėtų būti leisti dirbtiniam intelektui atidžiai išnagrinėti pacientų plaučių krūtinės ląstos rentgeno spindulius, kad būtų galima pastebėti galimo koronaviruso sukelto plaučių pažeidimo požymius.
Tai yra kelių įdomių ir daug žadančių bandymų sukurti neuroninį tinklą, kuris galėtų būti naudojamas norint aiškiai parodyti, ar pacientas gali užsikrėsti COVID-19, pagrindas. Kinijos medicinos bendrovės „Infervision“ mokslininkai neseniai susibūrė su Wuhan Tongji ligoninė Kinijoje sukurti COVID-19 diagnostikos įrankį. Pranešama, kad dabar jis naudojamas kaip atrankos priemonė Campus Bio-Medico universiteto ligoninėje Romoje, Italijoje.
Rekomenduojami vaizdo įrašai
Tuo tarpu kiti mokslininkai iš Vaterlo universiteto Ontarijuje (Kanada) ir kanadietis A.I. įmonė DarwinAI šią savaitę paskelbė apie naują atviros prieigos neuroninį tinklą
kuri yra atvira visuomenei. Neuroninis tinklas buvo paskelbtas „MIT Technology Review“ „EmTech Digital“. DarwinAI generalinio direktoriaus Sheldon Fernandez renginys. Vadinamas COVID-Net, jis skirtas kaip priemonė, kurią būtų galima naudoti panašiam patikrinimui, ir yra atvira tolesniam tyrimui. viso pasaulio mokslininkų, kurie netrukus galės panaudoti jį kaip labai reikalingą visuomenės sveikatos priemonę sprendimas.„Mes atlikome [A.I.] mokymą duomenų rinkinyje, sudarytame iš 5 941 užpakalinės priekinės krūtinės ląstos rentgenografijos vaizdo, iš 2 839 pacientų atvejų iš dviejų atviros prieigos duomenų saugyklų“, – „Digital“ pasakojo vienas projekto tyrėjų Alexanderis Wongas. Tendencijos. „Kol kas jautrumas COVID-19 atvejams yra gana geras. Tačiau duomenys apie COVID-19 atvejus vis dar yra riboti ir mes toliau tobuliname COVID-Net modelį, nes laikui bėgant gaunama daugiau duomenų.
Tai yra problema, kurią bet kuris A.I. tyrėjai greičiausiai susidurs. Paprasčiau tariant, dar reikia daug sužinoti apie COVID-19, todėl gali būti sunku sukurti priemones, skirtas jį atpažinti (ir šiuo atveju atskirti nuo kitų plaučių ligų). Štai kodėl viešai prieinamos ir viešai tikrinamos sistemos idėja yra tokia daug žadanti.
„[COVID-Net] šiuo metu pacientai nenaudoja“, – sakė Wongas. „Tačiau mes ir toliau sunkiai dirbame siekdami pagerinti rezultatus ir kviečiame gydytojus bei klinikinius institutus ir organizacijoms ja naudotis, teikti atsiliepimus ir teikti duomenis, kad galėtume paspartinti jos pasirengimą klinikiniams dislokavimas. Šiuo metu pasaulinei bendruomenei viskas yra prieinama, todėl tikimės, kad tai paspartins pažangą ir pažangą šioje srityje.
A.I. mokslininkai visada kalba apie norą išspręsti dideles problemas. Šiuo metu tai yra vienas didžiausių.
Redaktorių rekomendacijos
- Apsaugos robotai gali ateiti į mokyklą šalia jūsų
- Analoginis A.I.? Skamba beprotiškai, bet tai gali būti ateitis
- Naujausias Nvidia A.I. rezultatai įrodo, kad ARM yra pasiruošęs duomenų centrui
- Ar gali A.I. pranoko žmonių inžinierius kuriant mikroschemas? „Google“ taip mano
- Perskaitykite siaubingai gražų A.I. „sintetinį raštą“. kad mano, kad tai Dievas
Atnaujinkite savo gyvenimo būdąSkaitmeninės tendencijos padeda skaitytojams stebėti sparčiai besivystantį technologijų pasaulį – pateikiamos visos naujausios naujienos, smagios produktų apžvalgos, įžvalgūs vedamieji leidiniai ir unikalūs žvilgsniai.
