Ten system może wykrywać choroby płuc z 98% dokładnością – FireWire

Wraz z nadejściem zimy w Europie martw się choroby płuc Jak zapalenie płuc, które trzyma szpitale w pogotowiu. Grupa badaczy sugeruje użycie Sztuczna inteligencja Aby pomóc wykryć tego rodzaju zło: system będzie działał z dokładnością do 98%.

Naukowcy z Uniwersytet Zachodniej Szkocji Pomoże bardzo skutecznie i niemal automatycznie diagnozować choroby płuc.

Obecnie zdiagnozowano Będzie wymagać różnych testów, w tym prześwietleń rentgenowskich, badań krwi, ultradźwięków i tomografii komputerowej.

Ale te testy zajmują dużo czasu, zanim zobaczysz ostateczne wyniki, oprócz tego, że są drogie.

Uniwersytet Zachodniej Szkocji Najpierw stwórz program sztucznej inteligencji do wykrywania COVID-19. Teraz przyzwyczaisz się do innych chorób płuc, Podobnie jak już nazwane zapalenie płuc, oprócz gruźlicy.

Na czele śledztwa stoi Naim Ramadan, profesor i badacz na UWS.

„Takie systemy mogą mieć krytyczne znaczenie dla zespołów medycznych na całym świecie. Nie ma wątpliwości, że oddziały szpitalne na całym świecie są pod wpływem stresu, a wybuch COVID-19 zaostrzył to, wywierając większą presję na oddziały i personel” – powiedział Ramadan. ”.

„Istnieje prawdziwe zapotrzebowanie na technologię Może pomóc złagodzić niektóre z tych stresów, szybko i dokładnie wykryć szereg różnych chorób, Co pomaga zaoszczędzić cenny czas pracowników.”

Tak działa sztuczna inteligencja w wykrywaniu chorób płuc

Zespół stworzony przez UWS wykorzystuje zdjęcia rentgenowskie, Porównaj to z bazą danych tysięcy zdjęć pacjentów z zapaleniem płuc, gruźlicą i COVID-19.

Pamiętajmy, że sztuczna inteligencja to próba odtworzenia ludzkiej inteligencji w maszynach czy komputerach. Odbywa się to poprzez szkolenia, uczenie maszynowe i głębokie uczenie.

W tym przypadku, Szkolenie składa się z oprogramowania, które analizuje tysiące zdjęć rentgenowskich pacjentów.

Wykorzystując głęboką splotową sieć neuronową, Zdjęcia są porównywane w celu określenia obecności lub braku jakiejkolwiek choroby.

Na etapie badania, jak podkreśla portal ciekawa geometria, Technika działała z dokładnością 98%. Teraz naukowcy z University of the West of Scotland mają nadzieję rozpowszechnić tę metodę w innych szpitalach, aby lepiej określić jej dokładność.