O Diagnóstico da doença não é menos importante do que o seu tratamento. Mas, muitas vezes, por várias razões, ela pode ser difícil ao lado de outros fatores. E se no caso não é particularmente risco de vida estado de procrastinação não dará grandes complicações, doenças como a oncologia necessitam de ser o mais rápido de diagnóstico. E para melhorar a выявляемости doenças especialistas sugerem o uso de algoritmos de aprendizagem de máquina.
De Vir em auxílio de funcionários da empresa, o Google decidiu que, de acordo com as estatísticas, em questões de disponibilidade de pacientes de algumas formas de câncer de mama e de próstata, glândulas, as opiniões dos médicos pode corresponder apenas 48%. Para resolver este problema, foi sugerido o uso de «a ajuda da IA». Para criar um programa de pesquisadores usaram imagens de órgãos afetados oncologia, fornecidas pelo centro médico da universidade de Nijmegen. Para esses fins, bem chegou já existente algoritmo sob o nome de Inception (ou GoogLeNet).
Durante o treinamento, O sistema de «скормили» grande número de mapas de calor, ou seja, imagens que mostram quais são as peças de tecidos podem ser atingidos. Após algumas modificações do algoritmo preparados com a sua ajuda mapas de calor foram aprimorados suficiente para que suas chegou a precisão de 89%, em comparação com a respectiva formação de imagens, contendo um grande número de «o ruído». Foi ainda decidido comparar os resultados e as conclusões Inception com os resultados, que daríamos médicos. O resultado final, após análise de 130 imagens descobriu-se que a Origem de 16% mais eficiente que o de uma pessoa determina a parcelas de uma derrota.
Apesar dos bons resultados, os autores do algoritmo afirmam que o modelo ainda está longe da perfeição. Ela não chama a atenção para a presença de um atendente de patologias, que podem indiretamente falar sobre a presença da doença. Mas, mesmo neste caso, se a complementar o trabalho do homem pelo diagnosticador excelente, isso pode dar é extremamente positivos os resultados e aumentar o número de identificados de doenças, que antes poderia ser desperdiçada.
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