Автор: Дарья Колмина
"Питерские заметки", 05.03.2024:
Эксперты из Института передовых наук и технологий Бекмана (BIAST) разработали новую программу искусственного интеллекта, которую можно сравнить с ассистентом врача.
Программа точно выявляет опухоли и признаки болезни на медицинских изображениях и способна объяснить каждый диагноз с помощью визуальной карты. Уникальная прозрачность инструмента позволяет врачам легко следить за его логикой, перепроверять точность и объяснять результаты пациентам.
Но нейросети не идеальны. Иногда они ошибаются, и не всегда это происходит по понятным причинам. Исследователи стремятся создать новый тип искусственного интеллекта, который будет объяснять каждое свое решение.
Редакция портала "Питерские заметки" проанализировала статьи от российских авторов, затрагивающие схожую тематику. Удалось выяснить, что в работе студентов ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова, научным руководителем которой выступил кандидат экономических наук Николай Пронькин, сказано о том, что новые технологии меняют медицину.
Искусственный интеллект теперь помогает в анализе медицинских изображений. С помощью этой технологии врачи могут быстро и точно определять различные патологии на снимках. Нейросети, обученные на огромном объеме данных, могут выявлять до 93% аномалий на радиологических изображениях, УЗИ и даже диагностировать туберкулез с точностью до 94,5%.
В офтальмологии искусственный интеллект помогает выявлять такие заболевания, как диабетическая ретинопатия и катаракта. Также он может делать текстовые описания результатов анализа, что экономит время специалистов и упрощает процесс работы.
Однако разработка этой технологии сталкивается с проблемой отсутствия достаточного количества данных для обучения нейронных сетей. Это означает, что требуется больше специалистов, которые смогут анализировать снимки и обучать систему искусственного интеллекта.
В целом использование нейросетей в медицине может улучшить качество диагностики и ускорить процесс обследования пациентов.
Внимание! Информация на сайте представлена исключительно в ознакомительных целях, не является призывом к действию. Перед применением любых рекомендаций обязательно проконсультируйтесь со специалистом. Могут иметься противопоказания или индивидуальная непереносимость.Программа точно выявляет опухоли и признаки болезни на медицинских изображениях и способна объяснить каждый диагноз с помощью визуальной карты. Уникальная прозрачность инструмента позволяет врачам легко следить за его логикой, перепроверять точность и объяснять результаты пациентам.
Но нейросети не идеальны. Иногда они ошибаются, и не всегда это происходит по понятным причинам. Исследователи стремятся создать новый тип искусственного интеллекта, который будет объяснять каждое свое решение.
Редакция портала "Питерские заметки" проанализировала статьи от российских авторов, затрагивающие схожую тематику. Удалось выяснить, что в работе студентов ФГАОУ ВО Первый Московский государственный медицинский университет имени И.М. Сеченова, научным руководителем которой выступил кандидат экономических наук Николай Пронькин, сказано о том, что новые технологии меняют медицину.
Искусственный интеллект теперь помогает в анализе медицинских изображений. С помощью этой технологии врачи могут быстро и точно определять различные патологии на снимках. Нейросети, обученные на огромном объеме данных, могут выявлять до 93% аномалий на радиологических изображениях, УЗИ и даже диагностировать туберкулез с точностью до 94,5%.
В офтальмологии искусственный интеллект помогает выявлять такие заболевания, как диабетическая ретинопатия и катаракта. Также он может делать текстовые описания результатов анализа, что экономит время специалистов и упрощает процесс работы.
Однако разработка этой технологии сталкивается с проблемой отсутствия достаточного количества данных для обучения нейронных сетей. Это означает, что требуется больше специалистов, которые смогут анализировать снимки и обучать систему искусственного интеллекта.
В целом использование нейросетей в медицине может улучшить качество диагностики и ускорить процесс обследования пациентов.
Свежее:
Презентация проекта "Собиратели земли русской" состоялась в Великом Новгороде
Открытие выставки «Новгород освобожденный». Живопись и графика А.К. Крылова» состоялось в Великом Новгороде
Жители Великого Новгорода попросили отключить отопление на Чудинцева, 11/62
После публикации "Питерских заметок" замечена положительная динамика по поводу травмоопасного и замусоренного участка на Зелёной, 26 в Великом Новгороде
Открытие выставки "Читаем Пушкина" состоялось в Великом Новгороде