Полезная информация

Применение болиголова при раке. Искусственный интеллект диагностирует рак не хуже врача

Пока роботы вовсю оперируют людей, искусственный интеллект стараются привлечь к диагностике. Не исключено, что вскоре врач потребуется лишь для уточнения диагноза, а выявить заболевание можно будет без обращения в медучреждение.

Ученые из Стэнфорда разработали самообучающуюся систему, которую можно использовать для диагностики меланомы и других кожных заболеваний. Для того, чтобы «натренировать» искусственный интеллект, авторы использовали почти 130 тысяч фотографий, на которых были изображены проявления различных заболеваний кожи.

После того, как система была обучена, с ней предстояло «сразиться» 21 квалифицированному дерматологу. Им предложили ознакомиться с 376 изображениями: по ним нужно было понять, необходимы ли дальнейшие обследования для подтверждения меланомы, либо состояние пациента не было опасным и онкологический диагноз ему не грозил.

Искусственный интеллект справился с диагностикой не хуже врача, а это значит, что в ближайшем будущем диагностика меланомы может существенно упроститься. Чем раньше диагностировано заболевание, тем более эффективным будет его лечение. При выявлении болезни на ранних сроках, вероятность излечения высока и десятилетняя выживаемость достигает 95%. В том же случае, если меланому обнаруживают гораздо позже, показатель выживаемости снижается до 10-15%.

Внедрение использования искусственного интеллекта в клиническую практику поможет значительно ускорить диагностику – пациентам больше не придется записываться к врачу и ждать приема, теряя драгоценное время. Пока, однако, необходимо проверить новый диагностический инструмент на большей выборке, чтобы понять, какова частота ложно-положительных ответов и ошибок системы. В перспективе исследователи планируют создать специальное приложение для смартфона, которое будет использоваться и врачами, и пациентами.

Related Articles

Back to top button
Close
Close
analisis early shift pergeseran simbol kiri kanan yang sering menjadi awal freespin premium fenomena micro tumble beruntun ketika 2 3 tumble kecil justru membuka jalan menuju burst besar deteksi pola kompresi reel momen ketika simbol terlihat menumpuk sebelum aktivasi wild riset jam dingin 04 00 06 00 mengapa scatter tunggal lebih sering menjadi trigger lanjutan frame stabil dua level pola visual langka yang hampir selalu mengarah pada pre burst perilaku reel 1 ketika simbol awal terlihat berat dan menandai tumble panjang mapping perubahan simbol low pay korelasi dengan multiplier yang tiba tiba aktif observasi spin 10 15 zona transisi yang konsisten menghasilkan wild bertingkat sinyal visual pre fs efek flash halus pada reel tengah sebelum scatter turun analisis frekuensi wild tipis bagaimana pola munculnya 1 wild acak menjadi fondasi bonus besar arsitektur grid simetris mengapa formasi 4 5 5 5 4 seringkali menjadi pondasi kemenangan runtuhan reaksi katalisator wild analisa kimiawi bagaimana satu simbol emas memicu reaksi berantai ledakan koin ekskavasi simbol kuno menggali makna tersembunyi di balik formasi batu mahjong yang jarang muncul psikologi massa server pengaruh jumlah pemain online terhadap distribusi jatah scatter di jam sibuk prakiraan cuaca digital membaca awan mendung pada putaran awal sebagai tanda hujan bonus akan turun elastisitas modal mengukur ketahanan saldo minim terhadap guncangan volatilitas spin turbo akustik kemenangan studi spektrum gelombang suara saat fitur freespin memberikan sinyal positif botani algoritma teknik menyiram akun yang tandus agar kembali subur memproduksi simbol premium navigasi satelit rtp melacak koordinat server pg soft yang sedang mengalami anomali kebocoran data konstelasi bintang mahjong menghubungkan posisi jatuhnya scatter dengan pola geometris rasi bintang