Сотрудники Медицинского центра Бет-Изрейел использовали в работе автоматический микроскоп, созданный для сбора изображений высокого разрешения, и сверточную нейронную сеть. Последняя является формой искусственного интеллекта, сконструированной на базе зрительной коры млекопитающих для анализа изображений. Сеть научили распознавать тип бактерии в зависимости от формы и ее распределения в образце. Тренировка сети происходила за счет знакомства более чем со 100000 изображений образцов крови.
В целом система разбивала изображения бактерий на три категории: стержнеобразные, сферические и сферические цепочки или пары. Точность разделения доходила почти до 95%. По словам ученых, в перспективе система сможет заменить целые лаборатории, с точки зрения постановки диагноза.
Сотрудники Медицинского центра Бет-Изрейел использовали в работе автоматический микроскоп, созданный для сбора изображений высокого разрешения, и сверточную нейронную сеть. Последняя является формой искусственного интеллекта, сконструированной на базе зрительной коры млекопитающих для анализа изображений. Сеть научили распознавать тип бактерии в зависимости от формы и ее распределения в образце. Тренировка сети происходила за счет знакомства более чем со 100000 изображений образцов крови.
В целом система разбивала изображения бактерий на три категории: стержнеобразные, сферические и сферические цепочки или пары. Точность разделения доходила почти до 95%. По словам ученых, в перспективе система сможет заменить целые лаборатории, с точки зрения постановки диагноза.