Տեխնոլոգիա

Ինչպես IBM- ի համակարգիչները բժիշկից շուտ են հայտնաբերում քաղցկեղը

Ինչ Ֆիլմ Է Տեսնել:
 

Աղբյուրը `Thinkstock

IBM- ի ճանաչողական համակարգիչները տիրապետելու նոր առարկա են գտել ՝ մաշկի քաղցկեղ: VentureBeat- ին հայտնի դարձավ, որ Նյու Յորքի Memorial Sloan Kettering քաղցկեղի կենտրոնի հետ թեստերի ընթացքում IBM- ի տեխնոլոգիան հաջողությամբ գնահատել է բժշկական պատկերների օրինաչափությունները և հայտնաբերել է մաշկի քաղցկեղի մահացու տեսակները անգամ 97% -ը:

Մամուլի հաղորդագրության մեջ IBM- ը բացատրեց, որ օգտագործում են իր ճանաչողական համակարգիչները մեքենայական ուսուցում և տեսողական վերլուծություն սովորել նկարներում պատկերել որոշակի օրինաչափություններ ՝ նպատակ ունենալով մեծացնել հայտնաբերված մաշկի քաղցկեղի դեպքերը և աջակցել ավելի վաղ ախտորոշումներին:

Նախագիծը, որը սպառվել է IBM Research- ի կենտրոնակայանում գտնվող Մուլտիմեդիա վերլուծության խմբից և ղեկավարվում է IBM հետազոտող Նոել Կոդելլայով, ընկերության պատասխանն է ԱՄՆ-ի վիրաբույժ գեներալի կոչին `ուղղված մաշկի քաղցկեղի հաղթահարմանը: Մելանոման մաշկի քաղցկեղի ամենասարսափելի ձևն է և ԱՄՆ-ում ամեն տարի տանում է 9000 մահվան և առողջապահական ծախսերի $ 8,1 միլիարդ դոլար:

Րագիրը կիրառում է ավտոմատացված վերլուծություններ ՝ հիվանդությունն ավելի լավ հայտնաբերելու համար և հիմնվում է ընկերության աշխատանքի վրա ՝ մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի վրա. Արհեստական ​​բանականության տեսակ, որում համակարգիչները կարող են սովորել առանց հստակ ծրագրավորման: IBM- ի օգտագործած մեթոդները ավանդաբար կենտրոնացել են պատկերում շների կամ կատուների նման բաների նույնականացման վրա:

Կոդելլան VentureBeat- ին ասաց, որ Memorial Sloan Kettering- ը մաշկաբանական պատկերների շտեմարան է կառուցում, որոնք ցույց են տալիս տարբեր տեսակի մաշկի վնասվածքներ և այլ նշաններ, և դրանք կապում են հիվանդության առանձնահատկությունների հետ:

քանի տարեկան է jեյմս Հարիսոն Փիթսբուրգի պողպատները

Տվյալների շտեմարանն օգտագործվում է ճանաչողական համակարգիչներ պատրաստելիս: Կոդելլան հրատարակությանն ասել է. «Մեր ճանաչողական համակարգերն օգտագործում են այս տվյալները` իմանալու համար, թե որ տեսակի հատկություններն ու ձևերն են առավել հաճախ հանդիպում մելանոմայում `պատկերներում հիվանդությունը ճանաչելու համար»:

Ապացուցված է, որ տեխնոլոգիան օգտակար է մեծ թվով պատկերներ վերլուծելու համար շատ ավելի արագ, քան կարող էր բժիշկը, և մանրամասն չափման ավելի լավ մակարդակով: Համակարգը նախատեսված է նկարը մեկ վայրկյանից պակաս ժամանակում գնահատելու համար:

Տեխնոլոգիան մինչ այժմ օգտագործվել է մելանոմայի և մաշկի այլ վնասվածքների ավելի քան 3000 դեպքերի վերահսկվող թեստերում, և համակարգը կարող է հայտնաբերել 95% -ից բարձր ճշգրտությամբ մաշկի քաղցկեղի դրական և բացասական դեպքեր:

Codella- ն հայտնում է, որ մարդկության կողմից ստացված ճշգրտության ամենաբարձր մակարդակը 84% է, մի մետր, որը բարելավվել է որոշ այլ ավտոմատացված համակարգերի կողմից, որոնք հասել են 90% ճշգրտության մակարդակի: Կոդելլան VentureBeat- ին ասաց, որ IBM- ի տեխնոլոգիան դեռ հետազոտության փուլում է, և որ ժամանակ կպահանջվի, մինչ այն հասանելի լինի մաշկաբաններին:

Դոկտոր Ալլան Հալպերնը, Memorial Sloan Kettering- ի մաշկաբանական ծառայության ղեկավարը, IBM- ի մամուլի հաղորդագրության մեջ ասաց, որ մաշկի քաղցկեղով հիվանդների լավագույն արդյունքները կապված են վաղ հայտնաբերման հետ: Բայց նա ավելացրեց, որ «ամենավաղ քաղցկեղը ճշգրիտ տարբերակելը բարորակ վնասվածքներից կարող է շատ դժվար լինել նույնիսկ մաշկաբանների համար, ուստի ունենալով վերլուծության միջոց, որը կկարողանա ճանաչել բժշկական պատկերները և ժամանակի ընթացքում փոքր տատանումներ հայտնաբերել, կարող է մեծապես բարելավել հիվանդի կանխատեսումները»:

Ognանաչողական համակարգիչները կարող են սովորել պարզել բժշկական պատկերների առանձնահատուկ օրինաչափությունները և կատարել չափումներ, որոնք չափազանց մանրակրկիտ, մեծ և աշխատատար են բժշկի համար հնարավոր ավարտին հասցնելու համար, ինչպիսիք են «տեսողական հատկությունների օբյեկտիվ քանակականացումը, ինչպիսիք են գույների բաշխումը, հյուսվածքների ձևերը, ձևի և եզրերի մասին տեղեկատվություն », կամ« վնասվածքների ժամանակային մորֆոլոգիական առաջընթաց (ինչպիսին է ագրեսիվ աճը կարճ ժամանակահատվածում) կամ շեղումներ այն բանից, ինչը նորմալ է համարվում մեկ հիվանդի կամ ենթաբնակչության համար »:

Կոդելլան Computerworld- ին ասաց, որ համակարգը կարող է կշռել յուրաքանչյուր թեստի արդյունքները , «Մենք մեկ մոտեցում չենք ցուցաբերում: Այսպիսով, մենք ուսումնասիրում ենք մի շարք մոտեցումներ, տեսնում ենք, թե ինչպես են դրանք գործում և տեսնում ենք, արդյոք դրանք ինչ-որ կերպ հնարավոր է համատեղել, որպեսզի ավելի լավ աշխատեն »:

Չնայած ներկայիս համակարգչային համակարգը կարող է երբեք դուրս չգալ IBM- ի լաբորատորիաներից, նրա խոստումը ցույց է տալիս առաջատար համակարգչային համակարգերի և արհեստական ​​ինտելեկտի տեխնիկայի հսկայական ներուժը `առողջապահության մասնագետների կողմից հիվանդությունները հասկանալու, ախտորոշելու և բուժելու ունակությունը զարգացնելու համար:

IBM- ը մեծ ու փոքր բազմաթիվ տեխնոլոգիական ընկերություններից մեկն է, որը ստուգում է արհեստական ​​ինտելեկտի վերջին տվյալների սահմանները: Քանի որ Google- ը, Apple- ը, Amazon- ը, Microsoft- ը և այլոք օգտագործում են առաջընթացի տարբեր ձևեր `որոնման ավելի լավ արդյունքներ բերելու կամ ավելի ունակ վիրտուալ օգնական ստեղծելու համար, արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործումը առողջապահության հետ կապված ծրագրերում աճում է:

Ինչպես հունիսին հաղորդեց Wired- ը, արհեստական ​​ինտելեկտը չի կարող փոխարինել հիվանդների մահճակալների բժիշկներին, բայց մեքենաները կարող են վերլուծել հսկայական քանակությամբ տվյալներ և այլն բացահայտել այն օրինաչափությունները, որոնք մարդիկ չեն կարող ,

Համակարգերի այնպիսի բարդ ալգորիթմները, ինչպիսին ներկայումս ստեղծում է IBM- ն, կարող են լիովին օգտվել էլեկտրոնային բժշկական գրառումներից և տվյալների բազաներից ՝ դրանք արդյունահանելով կլինիկական համապատասխան տվյալների համար, ինչը կարող է բերել նոր գիտելիքների այն հիվանդությունների վերաբերյալ, որոնք բժիշկները փորձում են հաղթահարել: Համակարգերը կարող են խաչաձեւ հղել առանձին հիվանդների տվյալները գենետիկ տեղեկատվության հետ դասագրքերից և ամսագրերից, որոնք հրատարակում են վերջին կլինիկական հետազոտությունները:

Արհեստական ​​ինտելեկտը համակարգիչներին տալիս է բառերն ու պատկերները վերլուծելու արժեքավոր գործիքներ, բայց դժվար և թանկ է կառուցել բարձրորակ տվյալների պահոցներ և պատրաստել ալգորիթմներ ՝ նախշերով ընտրելու համար: Առողջապահության էլեկտրոնային գրառումների համակարգերը հաճախ անհամատեղելի են միմյանց հետ, և դրանց տվյալները չեն պահվում ինտերնետում ՝ մարտահրավեր առաջացնելով արհեստական ​​բանականության համակարգերի համար, որոնք կօգտվեին ավելի ու ավելի լավ տվյալների ՝ սովորելու համար:

Բացի այդ, երկարաժամկետ մտահոգությունն այն է, թե որտեղ ենք մենք գծեր գծելու առաջարկություններ տրամադրող և որոշումներ կայացնող համակարգերի միջև, որոնք, ըստ մասնագետների, կդառնան գորշ տարածք, քանի որ տեխնոլոգիան զարգանում է:

Այնուամենայնիվ, դժվար է վիճել հետազոտության ներուժի հետ, ինչպիսին է IBM- ի նախագիծը, որը նախաձեռնում է Memorial Sloan Kettering- ը: Հատկապես, երբ խոսքը վերաբերում է հիվանդություններին, որոնք, ինչպես մաշկի քաղցկեղը, երկուսն էլ մահացու և դժվար է հայտնաբերվում, ցանկացած առաջընթաց, որը կարող է օգնել բժիշկներին ավարտել ավելի վաղ ախտորոշումները, և, ի վերջո, փրկել ավելի շատ կյանքեր, տեխնոլոգիայի սողացող տարածումը, այսինքն ՝ ինչ-որ առումով մարդկանցից խելացի դեմ դժվար է վիճել:

ով է խաղում Seth Curry եղբայրը

Չնայած համակարգիչները դժվար թե փոխարինեն բժիշկներին և նրանց որոշումներ կայացնելու ունակություններին, ճանաչողական հաշվողական հաշվարկը և արհեստական ​​բանականությունը կարող են կտրուկ բարելավել տվյալները, որոնց հիման վրա նրանք կայացնում են այդ որոշումները ՝ բերելով ավելի ճշգրիտ ախտորոշումների, ավելի լավ խնամքի և ավելի հաջող բուժման:

Ավելին Tech Cheat Sheet- ից:

  • Հանդիպեք Startup Building արհեստական ​​բանականության բոլորի համար
  • Որքանո՞վ կարող եք վստահել ձեր հեռախոսի մատնահետքի ապակողպմանը:
  • 3 համակարգիչ, որոնք ընդօրինակում են մարդու ուղեղը