💻 MayBee: френдлі HRM система. Просте та iнтуїтивне управління комплексними HR процесами 🔥

Американські вчені розробили ШІ-систему, яка діагностує рак молочної залози майже зі 100% точністю

Група науковців з США під керівництвом професора біоінженерії Саїда Амала розробила нову архітектуру ШІ, призначену для виявлення раку молочної залози, яка, за словами дослідників, досягла рівня точності 99,72%.

Залишити коментар
Американські вчені розробили ШІ-систему, яка діагностує рак молочної залози майже зі 100% точністю

Група науковців з США під керівництвом професора біоінженерії Саїда Амала розробила нову архітектуру ШІ, призначену для виявлення раку молочної залози, яка, за словами дослідників, досягла рівня точності 99,72%.

Амаль каже, що новий інструмент «перевизначить цифрову патологію», пише MedicalXPress. Проєкт ШІ-діагностування раку молочної залози та представлений на початку цього року веб-інструмент штучного інтелекту, розроблений для більш швидкої та точнішої діагностики раку простати, є частиною масштабних зусиль Амаля зі створення онлайн-платформи, до якої лікарі зможуть отримати доступ для діагностики різноманітних видів раку за допомогою цих інноваційних технологій ШІ.

Як повідомили вчені у звіті з результатами дослідження, що були опубліковані в журналі Cancers, сучасні методи штучного інтелекту добре оцінюють рак, але в лікарнях вони поки що не використовуються.

«ШІ не може пропустити пухлину в біопсії та не виснажиться після діагностики 10 або 20 людей», — акцентує Амаль.

За його словами, в ідеалі ця структура дозволить лікарям не тільки лікувати пацієнтів швидше й точніше, але й допоможе в розробці нових моделей штучного інтелекту, які можна використовувати для діагностики рідкісних і незвичайних видів раку, для яких бракує великої кількості даних про пацієнтів. 

Схема моделі (Скрін зі звіту дослідження в журналі Cancers) 

Дослідники розробили та використали комплексні алгоритми глибокого навчання для вирішення завдань класифікації підтипу раку молочної залози та інвазивності раку молочної залози на основі гістопатологічних слайдів повного зображення слайда (WSI). Використані ансамблеві моделі базувалися на згорткових нейронних мережах (CNN), відомих тим, що виділяють відмінні ознаки, важливі для точної класифікації.

«Маючи ці дані під рукою, команда побудувала ансамблеву модель глибокого навчання, яка використовувала різні моделі для підвищення точності та зменшення помилок і навчала їх на даних зображення тканин молочної залози», — каже Амал.

Для проєкту раку молочної залози дослідники скористалися загальнодоступними наборами даних, що містять зображення злоякісної та доброякісної тканини молочної залози, знайдені в гістопатологічній базі даних раку молочної залози.

«Це як взяти діагноз кількох лікарів і проголосувати за найкраще рішення», — каже вчений.

Він і його команда нещодавно подали заяву про винахід до Центру дослідницьких інновацій.

Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Учені розробили перший у світі 3D-принтер який може створити багатошаровий пристрій відразу з пластику металу та мікросхем
Учені розробили перший у світі 3D-принтер, який може створити багатошаровий пристрій відразу з пластику, металу та мікросхем
По темi
Учені розробили перший у світі 3D-принтер, який може створити багатошаровий пристрій відразу з пластику, металу та мікросхем
Українські стартапери розробили застосунок Dermasmart для швидкої діагностики шкіри
Українські стартапери розробили застосунок Dermasmart для швидкої діагностики шкіри
По темi
Українські стартапери розробили застосунок Dermasmart для швидкої діагностики шкіри
Дослідники хочуть створити бездротовий пристрій для домашньої діагностики COVID-19 на УЗД-знімках легенів і вже навчили ШІ знаходити патологію. Ось як це працює
Дослідники хочуть створити бездротовий пристрій для домашньої діагностики COVID-19 на УЗД-знімках легенів і вже навчили ШІ знаходити патологію. Ось, як це працює
По темi
Дослідники хочуть створити бездротовий пристрій для домашньої діагностики COVID-19 на УЗД-знімках легенів і вже навчили ШІ знаходити патологію. Ось, як це працює
Читайте також
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Тримайтеся подалі від ковбасок, якщо ви чоловік, радить дослідження на 200 000 учасників
Тримайтеся подалі від ковбасок, якщо ви чоловік, радить дослідження на 200 000 учасників
Тримайтеся подалі від ковбасок, якщо ви чоловік, радить дослідження на 200 000 учасників
1 коментар
Репост новин змушує нас вважати себе розумнішими, але це не так. З лідерами думок теж працює, показує нове дослідження
Репост новин змушує нас вважати себе розумнішими, але це не так. З лідерами думок теж працює, показує нове дослідження
Репост новин змушує нас вважати себе розумнішими, але це не так. З лідерами думок теж працює, показує нове дослідження
Обмін новинними статтями з друзями та підписниками в соціальних мережах спонукає людей думати, що вони знають про теми цих статей більше, ніж вони знають насправді. І це працює з активними користувачами Facebook, що ставить під сумнів обізнаність ваших улюблених лідерів думок. Про це свідчить дослідження вчених з Техаського університету в Остіні. До речі, обов’язково покажіть цю статтю своїм друзям і репостніть у соцмережах.
Вимкніть синє світло: учені кажуть, що воно може прискорити старіння
Вимкніть синє світло: учені кажуть, що воно може прискорити старіння
Вимкніть синє світло: учені кажуть, що воно може прискорити старіння

Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот

Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі

Обговорення
Коментарів поки немає.