Sztuczna inteligencja potrafi już diagnozować choroby siatkówki oka

  • Iwona Kazimierska
23-02-2018, 15:26

Uczeni z Uniwersytetu w Kalifornii na łamach magazynu Cell zaprezentowali światu swoje przełomowe rozwiązanie w dziedzinie sztucznej inteligencji. Stworzona przez nich platforma potrafi nie tylko wykrywać, ale też diagnozować choroby związane z degeneracją siatkówki oka. Osiągnęli to m.in. poprzez zmianę systemu uczenia się komputera.

Stworzona przez naukowców z Uniwersytetu w Kalifornii platforma wykorzystująca sztuczną inteligencję potrafi nie tylko zdiagnozować i rozróżnić dwie najpopularniejsze choroby siatkówki (zwyrodnienie plamki żółtej i cukrzycowy obrzęk plamki), ale także ocenić stopień zaawansowania schorzenia.

„Kluczem do tego sukcesu była zmiana sposobu uczenia się sztucznej inteligencji. Naukowcy wykorzystali nowy, specyficzny typ uczenia maszynowego nazwany „uczeniem transferowym”. Fenomen uczenia transferowego w przypadku medycyny polega na tym, że pozwala ono przenieść zasób wiedzy z jednego obszaru chorobowego na inny, podnosząc dokładność diagnozy przy jednoczesnym skróceniu czasu potrzebnego na naukę. W chwili obecnej platforma przyswoiła już 200 tys. zdjęć tomograficznych siatkówki i w ciągu 30 sekund jest w stanie ocenić, czy pacjent potrzebuje leczenia. Skuteczność diagnozy wynosi ok. 95 proc., co twórcy porównują z trafnością dobrze wyszkolonego okulisty. Co więcej, zadbano też, by proces diagnozowania był jak najbardziej przejrzysty, aby nawet pacjenci nieobeznani z technologią mogli mu zaufać. Komputer na bieżąco pokazuje, na jaki obszar patrzy oraz na jakiej podstawie wystawia swoją diagnozę„ – mówi Tomasz Gibas, ekspert ds. sztucznej inteligencji.

„Zastosowanie transferowego systemu uczenia się pozwala już teraz kalifornijskiej sztucznej inteligencji diagnozować obrazy rentgenowskie klatki piersiowej i z 90 proc. dokładnością rozróżniać wirusowe i bakteryjne zapalenie płuc. Najbliższym planem twórców jest zastosowanie jej także w innych obszarach medycyny, ponieważ każdorazowe zwiększenie bazy danych skutkuje według nich zwiększeniem efektywności diagnozy. Finalnie, celem jest pokazanie lekarzom, że sztuczna inteligencja jest cennym narzędziem pozwalającym usprawnić pracę, a pacjentom – że szybka i trafna diagnoza dokonana przez komputer pozwoli im szybciej poddać się niezbędnemu leczeniu” – dodaje Tomasz Gibas.

Źródło: Puls Medycyny

Podpis: IKA

Najważniejsze dzisiaj

Puls Medycyny

Innowacje / Sztuczna inteligencja potrafi już diagnozować choroby siatkówki oka
× Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies. Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.