Vědci z Kalifornské univerzity v časopise Cell představili světu své průlomové řešení v oblasti umělé inteligence. Platforma, kterou vytvořili, může nejen detekovat, ale také diagnostikovat onemocnění související s degenerací sítnice oka. Toho mimo jiné dosáhli změnou výukového systému počítače.
V současné době jsme schopni důvěřovat umělé inteligenci v oblastech, jako je parkování automobilu, ale spoléhat se na něj v tak složitých situacích, jako jsou lékařské diagnózy, dosud nebylo běžnou praxí. Vědci z Kalifornské univerzity to chtějí změnit - platforma, kterou vytvořili pomocí umělé inteligence, může nejen diagnostikovat a rozlišovat mezi dvěma nejoblíbenějšími chorobami sítnice (makulární degenerace a diabetický makulární edém), ale také posoudit závažnost onemocnění.
Klíčem k tomuto úspěchu byla změna způsobu, jakým se AI učí. Vědci použili nový specifický typ strojového učení s názvem „transfer learning“. Fenomén přenosu učení v medicíně spočívá v tom, že vám umožňuje přenášet znalosti z jedné oblasti nemoci do druhé, což zvyšuje přesnost diagnostiky a zkracuje čas potřebný k učení. V současné době platforma již absorbovala 200 tisíc. CT skeny sítnice a do 30 sekund dokáže posoudit, zda pacient potřebuje léčbu. Účinnost diagnostiky je přibližně 95%, což autoři porovnávají s přesností dobře vyškoleného oftalmologa. Proces diagnostiky byl navíc co nejtransparentnější, takže mu mohli důvěřovat i pacienti, kteří tuto technologii neznají. Počítač průběžně ukazuje, na jakou oblast se dívá a na základě čeho diagnostikuje.
Použití systému přenosu učení umožňuje kalifornské umělé inteligenci diagnostikovat rentgenové záření hrudníku a to s 90 procenty. přesně rozlišovat mezi virovou a bakteriální pneumonií. Nejbližším plánem tvůrců je uplatnit jej i v jiných oblastech medicíny, protože podle nich se při každém zvýšení databáze zvyšuje účinnost diagnostiky. Na závěr je cílem ukázat lékařům, že umělá inteligence je cenným nástrojem umožňujícím zlepšit práci, a pacientům - že rychlá a přesná diagnóza provedená počítačem jim umožní rychleji podstoupit potřebnou léčbu.
-przyczyny-objawy-leczenia.jpg)
