Новая модель искусственного интеллекта учится на тысячах возможностей предлагать медицинские диагнозы и тесты

В течение некоторого времени искусственный интеллект применялся для диагностики заболеваний в определенных областях. Он может основываться на знаниях конкретных дисциплин, чтобы отточить детали, такие как форма опухоли, которая указывает на рак груди, или аномальные клетки, указывающие на рак шейки матки. Несмотря на то, что искусственный интеллект очень хорош, когда его обучают на многолетних человеческих данных в конкретных областях, он не может справиться с огромным количеством диагностических тестов (около 5000) и нарушений (около 14000) современной клинической практики. Теперь новый алгоритм, разработанный инженерами инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби, позволяет думать и учиться, как врач, но с практически бесконечным опытом.

Работа проводится в лаборатории Джеральда Лоэба, профессора биомедицинской инженерии, фармации и неврологии инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби и квалифицированного врача. Леб годами применял алгоритмы искусственного интеллекта к тактильным ощущениям и строил роботов для распознавания и идентификации материалов и объектов. Его предыдущие исследования в этой области превосходили современные. В то время как состояние искусственного интеллекта для тактильных ощущений заключалось в том, чтобы идентифицировать около 10 объектов с точностью около 80 процентов, Леб и Джереми Фишел, его аспирант в то время, смогли идентифицировать 117 объектов с точностью 95 процентов. Когда они расширили его до 500 объектов и 15 различных возможных тестов, их алгоритм стал еще быстрее и точнее. Именно тогда, по словам Леба, он начал думать о том, чтобы приспособить его для медицинской диагностики .

Новая форма искусственного интеллекта Леба предлагает лучшие диагностические стратегии путем анализа электронных медицинских записей в базах данных. Это может привести к более быстрой, качественной и эффективной диагностике и лечению. Работа опубликована в Журнале биомедицинской информатики .

Алгоритм работает так же, как врач: «думает о том, что делать дальше на каждом этапе медицинского обследования», — сказал Леб, пионер в области нейронного протезирования и один из первых разработчиков кохлеарного имплантата, который сейчас широко используется. используется для лечения потери слуха. «Разница в том, что в нем учитывается весь опыт коллективной медицинской документации».

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
техно иновации