Yakın zamanda yaratılan bir projenin arkasındaki genel fikir bu. Stanford Üniversitesi'ndeki bilgisayar bilimcileri, son teknoloji derin öğrenme sinir ağlarının olağanüstü yapay görme güçlerini dermatoloji dünyasına uygulayan.
Önerilen Videolar
Ekip, cilt hastalıklarıyla ilgili 130.000'e yakın görüntüden oluşan bir veritabanı kullanarak, yapay zeka algoritması, eğitimli bir performans seviyesi eşleştirmesi ile cilt lezyonlarını teşhis edebilir uzmanlar.
İlgili
- Derin öğrenme yapay zekası arkeologların antik tabletleri tercüme etmelerine yardımcı oluyor
- Bu yapay zeka destekli uygulama cilt kanserini yüzde 95 doğrulukla tespit edebiliyor
- DeepSqueak, makine öğrenimi sağlayan bir yapay zekadır. farelerin ne hakkında sohbet ettiğini ortaya çıkarıyor
"Cilt rahatsızlıklarının görüntülerini iyi huylu veya kötü huylu olarak sınıflandırmak için onu eğittik ve bunun, üç temel teşhis noktasında 21'den fazla kurul onaylı dermatoloğun performansıyla eşleştiğini tespit ettik." Görevler: Keratinosit karsinomlarını (insanlarda en sık görülen kanser) tanımlamak, melanomu (en ölümcül cilt kanseri) tanımlamak ve dermoskopi kullanılarak görüntülendiğinde melanomu tanımlamak." yazar
André Esteva Digital Trends'e anlattı.Araştırmacıların kullandığı sinir ağı, orijinal olarak Google tarafından tasarlanmış ve kedileri köpeklerden ayırmak gibi anlamsız bir amaçla 1,28 milyon görüntüyü tanıyacak şekilde eğitilmişti.
Ortak yazar, "200 farklı köpek türünü ayırt etme konusunda insanüstü bir performans sergilediğini gördük" dedi. Brett Kuprel anlat bize. "Bunu cilt kanseri teşhisi gibi daha yararlı bir şeye uygulayabileceğimizi düşündük."
Projeden önce ne Esteva ne de Kuprel'in dermatoloji konusunda herhangi bir geçmişi yoktu, bu da kullandıkları algoritma anlamına geliyor oluşturulan, herhangi bir özel olarak kodlanmış alana özgü koddan faydalanmadan uzman düzeyinde performans elde edebildi bilgi.
Bununla birlikte, eğer algoritma eğitimli doktorlar tarafından kullanılacaksa, bir avantajdan yararlanabilirler. Bir görüntüdeki her pikselin yapay zekanın tahmininde ne kadar önemli olduğunu ortaya koyan sözde "belirginlik haritası" işlem. Başka bir deyişle, bu, dermatologların yerini almak yerine, onların cephaneliğinde yararlı bir araç olabilir; gördüğü şey hakkında kendi yorumunu sunan akıllı bir röntgene eşdeğerdir.
Ancak şimdilik bu çok ileri bir adım. Kuprel, "FDA'nın bunu onaylamasını sağlayacak kesinlikle düzenleyici kurallar var" dedi. "Herhangi bir uygulamanın dağıtılmasından önce bu önemli olacaktır." Ancak bunun ötesinde, araştırmacılar bundan sonra ne olacağını söylemiyor.
Esteva, "Hala sonraki adımlar üzerinde düşünüyoruz ve henüz yorum yapamayız" dedi.
Editörlerin Önerileri
- yapay zeka Yarının IVF çocuklarının doğumunda hayati bir rol oynayabilir
- Derin öğrenme yapay zekası ikonik gitar tanrılarının distorsiyon etkilerini taklit edebilir
- Japon araştırmacılar derin öğrenme yapay zekasını kullanıyor. dalgaların karaya attığı odun robotlarını hareket ettirmek için
- İstatistikçi, makine öğrenimi tekniklerinin güvenilirliği konusunda kırmızı bayrak kaldırdı
- Derin öğrenme nedir?
Yaşam tarzınızı yükseltinDigital Trends, en son haberler, eğlenceli ürün incelemeleri, anlayışlı başyazılar ve türünün tek örneği olan ön bakışlarla okuyucuların teknolojinin hızlı tempolu dünyasını takip etmelerine yardımcı olur.
