Yapay zeka, göz retina hastalıklarını şimdiden teşhis edebiliyor

Cell dergisinde California Üniversitesi'nden araştırmacılar, yapay zeka alanındaki çığır açan çözümlerini dünyaya sundular. Oluşturdukları platform, gözün retinasının dejenerasyonuyla ilgili hastalıkları sadece tespit etmekle kalmıyor, aynı zamanda teşhis edebiliyor. Bu, diğerleri arasında, bilgisayarın öğrenme sistemini değiştirerek.

Şu anda, arabanın kendi kendine park edilmesi gibi alanlarda yapay zekaya güvenebiliyoruz, ancak tıbbi teşhis gibi karmaşık durumlarda buna güvenmek şimdiye kadar yaygın bir uygulama olmamıştır. Kaliforniya Üniversitesi'nden bilim adamları bunu değiştirmek istiyor - yapay zeka kullanarak oluşturdukları platform, yalnızca en popüler iki retina hastalığını (makula dejenerasyonu ve diyabetik maküla ödemi) teşhis etmek ve ayırt etmekle kalmıyor, aynı zamanda hastalığın ciddiyetini de değerlendiriyor.

Bu başarının anahtarı, yapay zekanın öğrenme şeklini değiştirmektir. Araştırmacılar, "transfer öğrenimi" adı verilen yeni bir özel makine öğrenimi türü kullandılar. Tıpta aktarım öğrenimi olgusu, bilgiyi bir hastalık alanından diğerine aktarmanıza izin vererek, öğrenme için gereken zamanı azaltırken tanı doğruluğunu arttırmasıdır. Şu anda, platform zaten 200 bin emdi. Retinanın BT taramaları ve 30 saniye içinde hastanın tedaviye ihtiyacı olup olmadığını yargılayabilir. Teşhisin etkinliği yaklaşık% 95'tir ve yazarlar bunu iyi eğitimli bir göz doktorunun doğruluğu ile karşılaştırmaktadır. Dahası, tanı süreci olabildiğince şeffaftı, böylece teknolojiye aşina olmayan hastalar bile buna güvenebilirdi. Bilgisayar sürekli olarak hangi alana baktığını ve hangi temelde teşhis koyduğunu gösterir.

Transfer öğrenme sisteminin kullanılması, Kaliforniya yapay zekasının göğüs röntgeni ve yüzde 90 oranında teşhis etmesine olanak tanıyor. viral ve bakteriyel pnömoniyi doğru bir şekilde ayırt edin. Yaratıcıların en yakın planı, onu tıbbın diğer alanlarında da uygulamaktır, çünkü onlara göre, veritabanı her arttığında, teşhisin etkinliği artmaktadır. Son olarak amaç, doktorlara yapay zekanın çalışmalarını geliştirmelerine ve hastalara, bilgisayar tarafından yapılan hızlı ve doğru bir teşhisin gerekli tedaviyi daha hızlı geçirmelerine olanak tanıyan değerli bir araç olduğunu göstermektir.