Forskere fra University of California i Cell-magasinet presenterte verden sin banebrytende løsning innen kunstig intelligens. Plattformen de opprettet kan ikke bare oppdage, men også diagnostisere sykdommer relatert til degenerasjonen av øyets netthinne. Dette ble oppnådd blant annet ved ved å endre datamaskinens læringssystem.
Foreløpig er vi i stand til å stole på kunstig intelligens i områder som selvparkering av en bil, men å stole på den i så komplekse situasjoner som medisinske diagnoser har ikke vært vanlig praksis så langt. Forskere fra University of California ønsker å endre dette - plattformen de opprettet ved hjelp av kunstig intelligens kan ikke bare diagnostisere og skille mellom de to mest populære retinalsykdommene (makuladegenerasjon og diabetisk makulaødem), men også vurdere alvorlighetsgraden av sykdommen.
Nøkkelen til denne suksessen har vært å endre måten AI lærer på. Forskerne brukte en ny spesifikk type maskinlæring kalt "transfer learning". Fenomenet med overføringslæring i medisin er at det lar deg overføre kunnskap fra ett sykdomsområde til et annet, og øker nøyaktigheten av diagnosen samtidig som den reduserer tiden som trengs for læring. For øyeblikket har plattformen allerede absorbert 200 tusen. CT-skanning av netthinnen og innen 30 sekunder er i stand til å bedømme om pasienten trenger behandling. Effektiviteten av diagnosen er ca. 95%, som forfatterne sammenligner med nøyaktigheten til en velutdannet øyelege. Videre var diagnoseprosessen så gjennomsiktig som mulig, slik at selv pasienter som ikke var kjent med teknologi, kunne stole på den. Datamaskinen viser fortløpende hvilket område den ser på og på hvilket grunnlag den stiller diagnosen.
Bruken av overføringslæringssystemet tillater kunstig intelligens i California å diagnostisere røntgenbilder av brystet og med 90 prosent. skille nøyaktig mellom viral og bakteriell lungebetennelse. Den nærmeste planen til skaperne er å bruke den også i andre medisinområder, for ifølge dem vil effektiviteten av diagnosen øke hver gang databasen økes. Til slutt er målet å vise leger at kunstig intelligens er et verdifullt verktøy som gjør at de kan forbedre sitt arbeid, og at pasienter - at en rask og nøyaktig diagnose fra en datamaskin gjør at de kan gjennomgå den nødvendige behandlingen raskere.
-na-biegunk-przy-podejrzeniu-choroby-wrzodowej-porada-eksperta.jpg)
