Є багато больових точок, коли справа доходить до коронавірус, офіційно відомий як COVID-19. Одна з них полягає в тому, як саме перевірити людей на це, коли необхідні набори для тестування не вистачають. Одним із можливих рішень може бути дозвіл штучному інтелекту ретельно вивчати рентгенівські знімки легенів пацієнтів, щоб виявити ознаки потенційного ураження легенів, спричиненого коронавірусом.
Це основа для кількох захоплюючих і багатообіцяючих спроб розробити нейронну мережу, за допомогою якої можна було б чітко визначити, чи є у пацієнта COVID-19 чи ні. Дослідники китайської медичної компанії Infervision нещодавно об’єднався з Лікарня Ухань Тунцзі в Китаї розробить інструмент для діагностики COVID-19. Повідомляється, що зараз він використовується як інструмент скринінгу в університетській лікарні Кампус Біо-Медіко в Римі, Італія.
Рекомендовані відео
Тим часом інші дослідники з Університету Ватерлоо в Онтаріо, Канада, і канадський А.І. фірма DarwinAI цього тижня анонсувала нову нейронну мережу з відкритим доступом
це відкрито для громадськості. Нейронна мережа була анонсована на EmTech Digital від MIT Technology Review подія генерального директора DarwinAI Шелдона Фернандеса. Він називається COVID-Net і призначений як інструмент, який можна використовувати для подібного скринінгу — і відкритий для подальшого тестування дослідниками з усього світу, які, можливо, незабаром зможуть використовувати його як вкрай необхідний засіб охорони здоров’я рішення.«Ми провели навчання [ШІ] на наборі даних, що складається з 5941 задньо-передньої рентгенографії грудної клітки, на 2839 випадки пацієнтів із двох сховищ даних із відкритим доступом», — сказав Олександр Вонг, один із дослідників проекту, Digital. Тенденції. «Поки що чутливість до випадків COVID-19 досить хороша. Однак дані про випадки COVID-19 все ще обмежені, і ми продовжуємо вдосконалювати модель COVID-Net, оскільки з часом надходить більше даних».
Це проблема, з якою будь-який А.І. дослідники, швидше за все, зіткнуться. Простіше кажучи, про COVID-19 ще потрібно багато чого дізнатися, що може ускладнити розробку інструментів для його розпізнавання (і, в даному випадку, відрізнити його від інших захворювань легенів). Ось чому ідея загальнодоступної — і загальнодоступної — системи є такою перспективною.
«[COVID-Net] наразі не використовується пацієнтами», — сказав Вонг. «Але ми продовжуємо наполегливо працювати над покращенням результатів і запрошуємо клініцистів та клінічні інститути та організації, щоб використовувати його, надавати відгуки, [і] вносити дані, щоб ми могли прискорити його готовність до клінічного використання розгортання. Наразі все доступно світовій спільноті, тому, сподіваюся, це прискорить прогрес і прогрес у цій сфері».
А.І. дослідники завжди говорять про бажання вирішити великі проблеми. На даний момент це одне з найбільших.
Рекомендації редакції
- Охоронні роботи можуть прийти до школи поблизу вас
- Аналоговий ШІ? Це звучить божевільно, але це може бути майбутнє
- Найновіший штучний інтелект Nvidia. результати доводять, що ARM готова до центру обробки даних
- Чи може А.І. перемогти інженерів-людей у розробці мікрочіпів? Google так вважає
- Прочитайте моторошно красиве «синтетичне писання» штучного інтелекту. що думає, що це Бог
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
