Кейсы

ИИ учится диагностировать пневмонию и почечную недостаточность

Далее

Специалисты Университета Калифорнии в Сан-Диего разработали искусственный интеллект для диагностики глазных заболеваний и пневмонии, а DeepMind, ИИ-подразделение Google, начал работу над созданием алгоритма машинного обучения для прогнозирования приступов острой почечной недостаточности (ОПН) у пациентов, находящихся на стационарном лечении.

Резкое ухудшение состояния тяжелобольных пациентов может произойти внезапно и привести к нарушению работы почек, отказу органа и летальному исходу. Цель DeepMind — улучшить алгоритмы диагностики ОПН таким образом, чтобы врачи и медсестры могли оказать больному помощь максимально быстро. Для этого DeepMind Health получит доступ к 700 тысячам анонимным медицинским записям. С их помощью специалисты компании научат машинный алгоритм предсказывать приближение ОПН и, в целом, любого ухудшения состояния пациента, пишет VentureBeat.

Открытие ученых позволит «перепрошить» мозг после инсульта

«Искусственный интеллект обладает огромным потенциалом по трансформации диагностики и лечения заболеваний и быстрой классификации обширных объемов данных, которые трудно обработать человеку», — говорит профессор офтальмологии Кан Чжан.

Современный компьютерный метод трудоемкий и дорогой, и требует миллионов изображений для обучения ИИ. Изобретение Кана и его коллег основано на сверточных нейронных сетях, когда знание, полученное при успешном решении одной проблемы, применяется для решения другой, но схожей. Таким образом, ИИ, оптимизированный на распознавание отдельных анатомических структур глаза, таких как зрачок, роговица или зрительный нерв, может быстрее идентифицировать и оценить их в изображении глаза целиком. Это позволяет нейронной сети учиться быстрее и на меньшем объеме данных.

После краткого обучения машина стала делать заключения о том, требуется ли пациенту дальнейшее лечение, на уровне опытного офтальмолога, с 95% точностью и всего за 30 секунд, сообщает EurekAlert. Со случаями детской пневмонии ИИ справлялся чуть хуже — точность диагноза составила чуть более 90%.

Boston Dynamics показала противостояние человека и робота

С глазными заболеваниями DeepMind тоже научился справляться, разработав диагностический ИИ на основе анализа изображений. В результате он научился распознавать признаки глаукомы, диабетической ретинопатии и возрастной макулярной дегенерации быстрее, чем специалист-человек.

Загрузка...