Aceasta este ideea generală din spatele unui proiect recent creat de informaticieni de la Universitatea Stanford, care a aplicat puterile extraordinare de viziune artificială ale rețelelor neuronale de învățare profundă de ultimă oră în lumea dermatologiei.
Videoclipuri recomandate
Folosind o bază de date cu aproape 130.000 de imagini cu boli de piele, echipa a reușit să creeze o Algoritm de inteligență artificială capabil să diagnosticheze leziunile pielii cu un nivel de performanță antrenat experți.
Legate de
- Învățare profundă A.I. îi ajută pe arheologi să traducă tăblițele antice
- Această aplicație bazată pe inteligență artificială poate detecta cancerul de piele cu o precizie de 95%.
- DeepSqueak este un IA pentru învățare automată. care dezvăluie despre ce vorbesc șobolanii
„[L-am antrenat să] clasifice imaginile afecțiunilor pielii ca benigne sau maligne și am descoperit că se potrivește cu performanța a peste 21 de dermatologi certificați de consiliu la trei diagnostice cheie. sarcini: identificarea carcinoamelor cu keratinocite (cel mai frecvent cancer uman), identificarea melanomului (cel mai letal cancer de piele) și identificarea melanomului atunci când este vizualizat folosind dermatoscopie”, co-prima. autor
Andre Esteva a spus Digital Trends.Rețeaua neuronală folosită de cercetători a fost una proiectată inițial de Google și instruită să recunoască 1,28 milioane de imagini, cu scopul oarecum frivol de a distinge pisicile de câini.
„Am văzut că demonstrează performanțe supraomenești în a distinge între 200 de tipuri diferite de câini”, co-primul autor Brett Kuprel ne-a spus. „Ne-am gândit că am putea aplica acest lucru la ceva mai util, cum ar fi diagnosticul cancerului de piele.”
Înainte de proiect, nici Esteva, nici Kuprel nu aveau experiență în dermatologie, ceea ce înseamnă algoritmul pe care îl creat a reușit să atingă performanțe la nivel de expert fără a beneficia de coduri specifice unui domeniu cunoştinţe.
Cu toate acestea, dacă algoritmul urma să fie utilizat de către medici instruiți, aceștia ar putea profita de a așa-numita „hartă proeminentă”, dezvăluind cât de important a fost fiecare pixel dintr-o imagine în predicția AI proces. Cu alte cuvinte, mai degrabă decât să înlocuiască dermatologii, acesta s-ar putea dovedi a fi un instrument util în arsenalul lor - echivalentul unei radiografii inteligente care oferă propria interpretare a ceea ce vede.
Deocamdată, totuși, asta este mult înainte. „Există cu siguranță reguli de reglementare pentru ca FDA să-l aprobe”, a spus Kuprel. „Acest lucru ar fi important înainte ca orice aplicație să poată fi implementată.” Dincolo de aceasta, însă, anchetatorii nu spun ce urmează.
„Încă deliberăm cu privire la următorii pași și încă nu putem comenta”, a spus Esteva.
Recomandările editorilor
- A.I. ar putea juca un rol vital în nașterea copiilor FIV de mâine
- Învățare profundă A.I. poate imita efectele de distorsiune ale zeilor emblematici ai chitarei
- Cercetătorii japonezi folosesc deep learning A.I. pentru a pune în mișcare roboții din lemn
- Statisticianul ridică semnalul roșu cu privire la fiabilitatea tehnicilor de învățare automată
- Ce este învățarea profundă?
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
