Közös kezelési algoritmus
A növekvő intracranialis hypertonia jelei. A mellkas károsodása. Traumatikus sokk esetén evőkanál.
Rábízható-e a betegségek diagnosztizálása az algoritmusokra? Rábízhatjuk-e a betegségek diagnosztizálását az algoritmusokra? Egy számítógépben is ugyanennyire megbíznánk?
A Morgan Stanley becslése szerint az egészségügyben használt mesterséges intelligencia MI globális piaci értéke a es 1,3 milliárd dollárról re várhatóan 10 milliárd dollárra nő majd — így meglehet, hogy nem lesz más választásunk. A mélytanulás deep learning egy MI-alapú megközelítés és az agy neurális hálózatán alapszik; képes komplex információk elemzésére, valamint különböző abnormalitások és diagnosztikai felvételeken látható mintázatok felismerésére is.
Dr. Varga Péter Pál záróbeszéde
Szemünk és a mesterséges intelligencia A Moorfields Szemészeti Klinika orvosa már öt évvel ezelőtt alkalmazta a mélytanulásban rejlő lehetőségeket. Az algoritmus egyetlen vizsgálatból képes felismerni az olyan betegségeket mint a glaukóma A szakorvos úgy gondolta, hogy ha alkalmaznák a technológiát az optikai koherencia tomográfia Optical Coherence Tomography — OCT vizsgálatok során, az segítene priorizálni azokat, akiknek veszélyben van a látásuk.
Keane felvette a kapcsolatot a Google tulajdonában lévő brit székhelyű mesterséges intelligencia kutatóközponttal, a DeepMinddal. Majd közös kezelési algoritmus követően közösen egy olyan algoritmust fejlesztettek ki, amelyet összesen A mélytanuló algoritmusok kiválóak a minták felismerésben képeken. Ez a technika korszerűbbé teheti az orvosi szűrővizsgálatok folyamatát.
A program 50 különböző szembetegséget képes megkülönböztetni, köztük a zöldhályogot, a cukorbetegek retinabetegségét és az időskori makuladegenerációt is. A betegségeket pontozza, és javaslatot tesz arra, hogy mennyire sürgős a beteg ellátása.
Önaláírt tanúsítvány létrehozása Web alapú kezelést használva. Lásd: Önaláírt tanúsítvány létrehozása és telepítése.
Mielőtt azonban a diagnosztikai módszert bevezethetnék a Moorfields Szemkórházban — és később akár más helyeken is —, szabályozói engedélyezések és klinikai tesztek hosszadalmas folyamatán kell még végigmennie. A lombikprogram fejlesztése A Weill Cornell Medicine kutatói is mélytanuló algoritmusok segítségével próbálnak időhatékony megoldásokat találni. Közös kezelési algoritmus kutatásaik során beazonosítják, hogy egy lombikprogramban mely embrióknak van a legnagyobb esélyük arra, hogy egészséges magzattá fejlődjenek.
A villamos energia jól működő belső piacának megfelelő ösztönzőket kell biztosítania a termelők számára új energiatermelési lehetőségekbe történő beruházásokhoz, ideértve a megújuló energiaforrásokból származó villamos energiát is, különös figyelmet fordítva az Unió energiapiacának legelszigeteltebb tagállamaira és régióira.
Az elemzés általában egy manuálisan elvégzett folyamat szokott lenni, amelyet az embriológus szakember végez. A rendszer jelenleg kizárólag kísérleti felhasználásra a Weill Cornell Medicine szakemberei számára áll csak rendelkezésre. Az algoritmus képes megállapítani, hogy kiknél nagy a valószínűsége a mellrák későbbi kialakulásának.
A modell — amelyet A program a már meglévő eljárásoknál jobban teljesített. Az MIT kutatói által fejlesztett algoritmus képes a mellrák kockázatát felismerni a nőknél, ezzel elősegítve a korai kezelést A professzornő maga is mellrák túlélő, felépülése után saját mammográfiai felvételein is alkalmazta a technológiát.
A Journal of Medical Genetics lapban megjelent tanulmány ugyanakkor rávilágít, hogy a megbetegedések mindössze százaléka örökölt eredetű. A mesterséges intelligencia alkalmazása tehát segíthet beazonosítani a veszélyeztetett nőket és támogathatja a prevenciót is.
A modellt már elkezdték használni a Massachusetts-i Általános Kórházban, valamint több amerikai és külföldi kórházzal is folynak az egyeztetések.
