Декабрь 1st, 2023 
raven000 Ученые из Стэнфордского института спроектировали метод синтетического разума, способный вровень с квалифицированными медиками находить у человека рак кожи. Для образования платформы применялись приблизительно 130 миллионов фотографий родинок, сыпи и дерматологических поражений. Потом в масштабах испытания результативность метода сопоставили с работой 21 дерматолога, и синтетический разум, со слов творцов, в плане правильности по меньшей мере на 91 % отвечал диагностике, проводимой жизненными медицинскими работниками. Ожидается, что в дальнейшем метод вполне может быть применен для образования мобильного дополнения для обнаружения рака кожи напрямую дома. Цель специалистов — не сменить дерматологов, но предоставить людям недорогой метод начального обнаружения онкологических болезней.
Matt Young
Классический процесс обнаружения таких болезней содержит зрительный просмотр на содержание родинок и прочих отметин на коже. Чем прежде заболевание находится, тем больше возможности, что человек вынесет все тяготы. К примеру, при обнаружении меланомы на начальной ступени её формирования люди выносят все тяготы в 97 % примеров, однако на ранних этапах уровень падает примерно до 14 %.
Стэнфордские ученые начали процесс изучения синтетического разума с применения метода бездонного изучения, сделанного Google для систематизации фотографий. Как пишется в документе, размещенном в издании Nature, ученые «скормили» платформе сотни миллионов фотографий из всех стран мира, включавшие в себя информацию о виде рака и его доброкачественности либо злокачественности. «Мы собрали иллюстрации из Сети-интернет и работали с лечебной школой, чтобы классифицировать данные, которые вначале были весьма хаотичными — сами планки были показаны на различных языках, включая германский, аравийский и древний», — сообщил один из творцов изучения Бретт Курпель (Brett Kuprel) в сайте института.
В итоге была основана информационная база практически из 130 миллионов фотографий немного не менее чем 2-ух миллионов болезней. Нейронная сеть просканировала их пиксель за пикселем в поисках данных, свойственных каждому диагнозу. В конечном итоге метод в плане правильности обнаружения меланомы на 95 % отвечал работе дерматологов, но в поиске доброкачественных родинок — на 76 %. В таких же тестах пунктуальность обнаружения злокачественных примеров составила 96 %, но безопасных поражений — 90 %.
Опубликовано в рубрике 
