Recipe.Ru

Умная компьютерная программа обещает заменить врачей-диагностов

Умная компьютерная программа обещает заменить врачей-диагностов
Китайские ученые разработали самообучающийся искусственный интеллект, способный диагностировать рак простаты, отделяя образцы больного человека от образцов тканей здорового. Точность оценки системы сравнима с точностью реального врача, передает The Deccan Chronicle.

В перспективе, считают разработчики, система сделает процесс постановки диагноза полностью автоматизированным. Потребность в подобных системах высока, ведь рак простаты — самое распространенное онкологическое заболевание среди мужчин (ежегодно диагностируют более миллиона новых случаев). Для подтверждения диагноза требуется биопсия с забором материала, который потом изучает врач.

Но с новой системой все изменится. Она точно классифицирует степень злокачественности. Сообщается, что систему опробовали на 918 образцах патологической ткани, забранных у 283 пациентов. Данные прогнали через систему, которая постоянно улучшала свою работу и повышала точность диагноза. В результате удалось достичь точности в 99,38%.

Китайские ученые разработали самообучающийся искусственный интеллект, способный диагностировать рак простаты, отделяя образцы больного человека от образцов тканей здорового. Точность оценки системы сравнима с точностью реального врача, передает The Deccan Chronicle.

В перспективе, считают разработчики, система сделает процесс постановки диагноза полностью автоматизированным. Потребность в подобных системах высока, ведь рак простаты — самое распространенное онкологическое заболевание среди мужчин (ежегодно диагностируют более миллиона новых случаев). Для подтверждения диагноза требуется биопсия с забором материала, который потом изучает врач.

Но с новой системой все изменится. Она точно классифицирует степень злокачественности. Сообщается, что систему опробовали на 918 образцах патологической ткани, забранных у 283 пациентов. Данные прогнали через систему, которая постоянно улучшала свою работу и повышала точность диагноза. В результате удалось достичь точности в 99,38%.

Exit mobile version