bts merchandisebts shopbts sweatshirtbts clothesarmy bombbts official army bombbangtan bombbts army bomb ver 4bts army bomb ver 3bts army bombbts light stickbts official light stickbts light stick ver 4bts light stick ver 3bts dollsbt21 plushiesbts hoodiebts jacketbt21 hoodiebts shirt
TechFusion.ruМедицинаИскусственный интеллект научили диагностировать заболевания кожи

Искусственный интеллект научили диагностировать заболевания кожи

диагностировать

Подразделение Google AI опубликовало данные о новой нейросети, способной диагностировать кожные заболевания человека с точностью 80-92%

Как говорится в официальном сообщении разработчиков, искусственный интеллект, способный диагностировать проблемы с кожей не менее точно, чем специалисты дерматологи (их точность составляет 77-96%), поможет снизить общее количество запущенных кожных болезней. Кроме того, использование технологии поможет врачам общей практики, которые не могут обеспечить точность диагностики выше 70%, а на них приходится большинство обращений пациентов.

Новая нейросеть анализирует изображения проблемных участков кожи, общее состояние пациента, анамнез, возраст, пол и другие входящие данные. Алгоритм сравнивает имеющуюся информацию с обучающей базой, которая содержит более 50 тысяч изображений с подтвержденными диагнозами. После этого, с помощью глубокого обучения, искусственный интеллект самостоятельно делает выводы и ставит предварительный диагноз.

На данный момент разработчики планируют доработать алгоритм для эффективного использования в диагностике меланомы, а также подготовить технологию для проведения клинических испытаний. Подробно ИИ-система описана авторами в статье A deep learning system for differential diagnosis of skin diseases в журнале Electrical Engineering and Systems Science.

Стоит отметить, что в Google часто разрабатывают нейросети, способные заниматься диагностикой. В том числе это алгоритм Medical Brain, который может предсказать смерть пациентов, а также сделать прогнозы эффективности и длительности лечения. Или ИИ-системы, которые предсказывают риск сердечно-сосудистых заболеваний по сетчатке глаз или ставят диагноз рака груди с точностью до 99%.

Иллюстрация на обложке: pixabay.com