![SkinVision](/f/7c5bd323bc6ef3844aa12dd9a82991c6.jpg)
Tā ir plašā ideja par neseno projektu, ko izveidoja datorzinātnieki Stenfordas Universitātē, kas dermatoloģijas pasaulē izmantoja visprogresīvāko dziļās mācīšanās neironu tīklu ārkārtas mašīnredzes spējas.
Ieteiktie videoklipi
Izmantojot datubāzi ar gandrīz 130 000 ādas slimību attēlu, komanda varēja izveidot mākslīgā intelekta algoritms, kas spēj diagnosticēt ādas bojājumus ar apmācītu veiktspējas līmeni eksperti.
Saistīts
- Padziļināti mācās A.I. palīdz arheologiem tulkot senās planšetes
- Šī ar A.I. darbināmā lietotne var noteikt ādas vēzi ar 95 procentu precizitāti
- DeepSqueak ir mašīnmācības A.I. kas atklāj, par ko žurkas pļāpā
"[Mēs to apmācījām, lai] ādas slimību attēlus klasificētu kā labdabīgus vai ļaundabīgus, un atklājām, ka tas atbilst vairāk nekā 21 sertificēta dermatologa veikumam trīs galvenajās diagnostikas jomās. uzdevumi: keratinocītu karcinomu (visbiežāk sastopamā cilvēka vēža) identificēšana, melanomas (visnāvējošākā ādas vēža) identificēšana un melanomas identificēšana, ja to aplūko, izmantojot dermoskopiju. autors
Andrē Esteva pastāstīja Digital Trends.Pētnieku izmantotais neironu tīkls sākotnēji bija Google izstrādāts un apmācīts atpazīt 1,28 miljonus attēlu ar nedaudz vieglprātīgu mērķi atšķirt kaķus no suņiem.
"Mēs redzējām, ka tas demonstrē pārcilvēcisku sniegumu, lai atšķirtu 200 dažādus suņu veidus," līdzautors Brets Kuprels mums stāstīja. "Mēs domājām, ka mēs to varētu piemērot kaut kam noderīgākam, piemēram, ādas vēža diagnostikai."
Pirms projekta ne Estevai, ne Kuprelam nebija dermatoloģijas pieredzes, kas nozīmē algoritmu, ko viņi izveidots spēja sasniegt eksperta līmeņa veiktspēju, neizmantojot nekādus īpaši kodētus domēna raksturlielumus zināšanas.
Tomēr, ja algoritmu izmantos apmācīti ārsti, viņi varētu izmantot a tā sauktā "izcilības karte", kas atklāj, cik svarīgs ir katrs attēla pikselis AI prognozē process. Citiem vārdiem sakot, tā vietā, lai aizstātu dermatologus, tas varētu izrādīties noderīgs rīks viņu arsenālā — līdzvērtīgs viedajam rentgenam, kas piedāvā savu interpretāciju par to, ko tas redz.
Tomēr pagaidām tas lec uz priekšu. "Noteikti ir reglamentējoši noteikumi, lai panāktu, ka FDA to apstiprina," sacīja Kuprels. "Tas būtu svarīgi pirms jebkuras lietojumprogrammas izvietošanas." Tomēr papildus tam izmeklētāji nesaka, kas notiks tālāk.
"Mēs joprojām apspriežam nākamos soļus un vēl nevaram komentēt," sacīja Esteva.
Redaktoru ieteikumi
- A.I. varētu būt ļoti svarīga rītdienas IVF bērnu piedzimšanā
- Padziļināta mācīšanās A.I. var atdarināt ikonisko ģitāras dievu kropļojumus
- Japānas pētnieki izmanto dziļās mācīšanās A.I. lai iekustinātu dreifējošās koksnes robotus
- Statistiķis paceļ sarkanu karogu par mašīnmācīšanās metožu uzticamību
- Kas ir dziļa mācīšanās?
Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi steidzīgajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.