Изкуственият интелект вече може да диагностицира очни заболявания на ретината

Изследователи от Калифорнийския университет в списание Cell представиха на света своето пробивно решение в областта на изкуствения интелект. Създадената от тях платформа може не само да открива, но и да диагностицира заболявания, свързани с дегенерацията на ретината на окото. Това беше постигнато, наред с други, от чрез промяна на системата за обучение на компютъра.

Понастоящем сме в състояние да се доверим на изкуствения интелект в области като самостоятелно паркиране на автомобил, но разчитането на него в такива сложни ситуации като медицински диагнози досега не е често срещана практика. Учени от Калифорнийския университет искат да променят това - платформата, която те създадоха с помощта на изкуствен интелект, може не само да диагностицира и прави разлика между двете най-популярни заболявания на ретината (макулна дегенерация и диабетно-макулен оток), но и да оцени тежестта на заболяването.

Ключът към този успех е промяната на начина, по който ИИ се учи. Изследователите са използвали нов специфичен вид машинно обучение, наречен „трансферно обучение“. Феноменът на трансферното обучение в медицината е, че ви позволява да прехвърляте знания от една болестна област в друга, увеличавайки точността на диагнозата, като същевременно намалявате времето, необходимо за учене. В момента платформата вече е усвоила 200 хиляди. CT сканирането на ретината и в рамките на 30 секунди е в състояние да прецени дали пациентът се нуждае от лечение. Ефективността на диагнозата е приблизително 95%, което авторите сравняват с точността на добре обучен офталмолог. Нещо повече, той също така направи процеса на диагностика възможно най-прозрачен, така че дори пациенти, които не са запознати с технологията, да могат да му се доверят. Компютърът непрекъснато показва каква област гледа и на каква основа прави своята диагноза.

Използването на системата за обучение по трансфер позволява на калифорнийския изкуствен интелект да диагностицира рентгенови лъчи на гръдния кош и с 90 процента. точно разграничават вирусна и бактериална пневмония. Най-близкият план на създателите е да го прилагат и в други области на медицината, тъй като според тях всеки път, когато базата данни се увеличава, ефективността на диагнозата се увеличава. И накрая, целта е да се покаже на лекарите, че изкуственият интелект е ценен инструмент, който им позволява да подобрят работата си, а на пациентите - че бързата и точна диагноза, поставена от компютър, ще им позволи по-бързо да се подложат на необходимото лечение.