💳 Trustee Plus: розраховуйся криптою за допомогою платіжної картки. Ліміт: 50 000 євро 🚀

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%.

Оставить комментарий
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 также
Искусственный интеллект DALL-E научился дорисовывать картины. Как это выглядит
Искусственный интеллект DALL-E научился дорисовывать картины. Как это выглядит
Искусственный интеллект DALL-E научился дорисовывать картины. Как это выглядит
Держитесь подальше от колбасок, если вы мужчина, советует исследование на 200 000 участников
Держитесь подальше от колбасок, если вы мужчина, советует исследование на 200 000 участников
Держитесь подальше от колбасок, если вы мужчина, советует исследование на 200 000 участников
1 комментарий
Репост новостей заставляет нас считать себя умнее, но это не так. С лидерами мнений тоже работает, показывает новое исследование
Репост новостей заставляет нас считать себя умнее, но это не так. С лидерами мнений тоже работает, показывает новое исследование
Репост новостей заставляет нас считать себя умнее, но это не так. С лидерами мнений тоже работает, показывает новое исследование
Обмен новостными статьями с друзьями и подписчиками в социальных сетях побуждает людей полагать, что они знают о темах этих статей больше, чем они знают на самом деле. И это работает с активными пользователями Facebook, что ставит под вопрос осведомленность ваших любимых лидеров мнений. Об этом свидетельствует исследование ученых из Техасского университета в Остине. Кстати, обязательно покажите статью своим друзьям и репостните в соцсетях.
Выключите синий свет: ученые говорят, что он может ускорить старение
Выключите синий свет: ученые говорят, что он может ускорить старение
Выключите синий свет: ученые говорят, что он может ускорить старение

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментариев пока нет.