Американские ученые научили компьютер выявлять рак кожи по внешнему виду
Исследователи Стэнфордского университета разработали алгоритм, способный наравне с врачами обнаруживать у людей рак кожи. Для создания программы разработчики применили около 130 тысяч изображений родинок, кожных поражений и сыпи. Затем в рамках испытаний эффективность алгоритма сравнили с работой 21 дерматолога. Точность диагностирования искусственным интеллектом на 91 % совпала с результатами профессиональных докторов. Предполагается, что в дальнейшем данный алгоритм может быть использован в специальных мобильных приложениях по обнаружению рака кожи прямо на дому. Целью исследователей является не замена дерматологов, а предоставлению людям недорогого способа раннего обнаружения онкологии.
Стандартный процесс обнаружения подобных заболеваний обычно включает в себя визуальный осмотр кожи. Чем раньше недуг обнаруживается, тем больше шансов на успешное лечение. К примеру, при обнаружении меланомы на ранней стадии развития люди излечиваются в 97% случаев, однако на поздних стадиях показатель равняется 14%.
Для создания алгоритма стэнфордские ученые использовали использовали технологии глубокого обучения, созданного Google для распознавания изображений. Как говорится в отчете, опубликованном журналом Nature, исследователи показали ИИ десятки тысяч изображений со всего мира, включавшие в себя данные о типе рака. «Мы собрали картинки из Интернета и сотрудничали с медицинской школой, чтобы систематизировать информацию, которая сперва была очень беспорядочной». Нейронная сеть просканировала пиксель за пикселем в поисках характеристик, присущих каждому диагнозу. В конечном итоге алгоритм в плане точности обнаружения меланомы на 95% соответствовал работе дерматологов, в поиске доброкачественных родинок — на 76%. В тех же тестах точность обнаружения злокачественных образцов составила 96%, а безобидных поражений — 90%.
Американские ученые научили компьютер выявлять рак кожи по внешнему виду
Исследователи Стэнфордского университета разработали алгоритм, способный наравне с врачами обнаруживать у людей рак кожи. Для создания программы разработчики применили около 130 тысяч изображений родинок, кожных поражений и сыпи. Затем в рамках испытаний эффективность алгоритма сравнили с работой 21 дерматолога. Точность диагностирования искусственным интеллектом на 91 % совпала с результатами профессиональных докторов. Предполагается, что в дальнейшем данный алгоритм может быть использован в специальных мобильных приложениях по обнаружению рака кожи прямо на дому. Целью исследователей является не замена дерматологов, а предоставлению людям недорогого способа раннего обнаружения онкологии.
Стандартный процесс обнаружения подобных заболеваний обычно включает в себя визуальный осмотр кожи. Чем раньше недуг обнаруживается, тем больше шансов на успешное лечение. К примеру, при обнаружении меланомы на ранней стадии развития люди излечиваются в 97% случаев, однако на поздних стадиях показатель равняется 14%.
Для создания алгоритма стэнфордские ученые использовали использовали технологии глубокого обучения, созданного Google для распознавания изображений. Как говорится в отчете, опубликованном журналом Nature, исследователи показали ИИ десятки тысяч изображений со всего мира, включавшие в себя данные о типе рака. «Мы собрали картинки из Интернета и сотрудничали с медицинской школой, чтобы систематизировать информацию, которая сперва была очень беспорядочной». Нейронная сеть просканировала пиксель за пикселем в поисках характеристик, присущих каждому диагнозу. В конечном итоге алгоритм в плане точности обнаружения меланомы на 95% соответствовал работе дерматологов, в поиске доброкачественных родинок — на 76%. В тех же тестах точность обнаружения злокачественных образцов составила 96%, а безобидных поражений — 90%.
Американские ученые научили компьютер выявлять рак кожи по внешнему виду
Исследователи Стэнфордского университета разработали алгоритм, способный наравне с врачами обнаруживать у людей рак кожи. Для создания программы разработчики применили около 130 тысяч изображений родинок, кожных поражений и сыпи. Затем в рамках испытаний эффективность алгоритма сравнили с работой 21 дерматолога. Точность диагностирования искусственным интеллектом на 91 % совпала с результатами профессиональных докторов. Предполагается, что в дальнейшем данный алгоритм может быть использован в специальных мобильных приложениях по обнаружению рака кожи прямо на дому. Целью исследователей является не замена дерматологов, а предоставлению людям недорогого способа раннего обнаружения онкологии.
Стандартный процесс обнаружения подобных заболеваний обычно включает в себя визуальный осмотр кожи. Чем раньше недуг обнаруживается, тем больше шансов на успешное лечение. К примеру, при обнаружении меланомы на ранней стадии развития люди излечиваются в 97% случаев, однако на поздних стадиях показатель равняется 14%.
Для создания алгоритма стэнфордские ученые использовали использовали технологии глубокого обучения, созданного Google для распознавания изображений. Как говорится в отчете, опубликованном журналом Nature, исследователи показали ИИ десятки тысяч изображений со всего мира, включавшие в себя данные о типе рака. «Мы собрали картинки из Интернета и сотрудничали с медицинской школой, чтобы систематизировать информацию, которая сперва была очень беспорядочной». Нейронная сеть просканировала пиксель за пикселем в поисках характеристик, присущих каждому диагнозу. В конечном итоге алгоритм в плане точности обнаружения меланомы на 95% соответствовал работе дерматологов, в поиске доброкачественных родинок — на 76%. В тех же тестах точность обнаружения злокачественных образцов составила 96%, а безобидных поражений — 90%.
Американские ученые научили компьютер выявлять рак кожи по внешнему виду
