Нова функція дозволяє слухати статті в зручному форматі завдяки технології від Respeecher. Насолоджуйтесь контентом у будь-який час – у дорозі, під час тренувань або відпочинку.
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Далі
Завершити
Аудіо версія НОВИНИ
Юлія ТкачШеф-редакторка, авторка і ведуча подкасту «Хто ці люди».
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Режим читання
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Завершити
Слухайте з будь-якого місця
Просто виділіть частину тексту, щоб почати прослуховування з відповідного абзацу. Спробуйте — це зручно!
Учені створили модель ШІ, яка може ідентифікувати рак. Це дозволить пришвидшити діагностику та прискорити лікування, пише The Guardian.
Що сталося
Ми вже розповідали, як за допомогою ШІ науковці навчилися розшифровувати думки людей та діагностувати хворобу Альцгеймера. Тепер створено модель ШІ, яка може точно ідентифікувати рак. Це, за словами вчених, може пришвидшити діагностику захворювання та прискорити лікування пацієнтів.
Інструмент штучного інтелекту розробили експерти фонду Royal Marsden NHS, Інституту досліджень раку та Імперського коледжу в Лондоні. Він може визначити, чи є аномальні новоутворення, виявлені на КТ, раковими. Згідно з дослідженням, алгоритм працює більш ефективно та результативно, ніж сучасні методи.
Як проходило дослідження
Команда використовувала КТ-знімки близько 500 пацієнтів з великими вузлами в легенях для розробки алгоритму ШІ з використанням радіоміки. Цей метод дозволяє отримати важливу інформацію з медичних зображень, яку нелегко помітити людським оком. Потім модель ШІ протестували, щоб визначити, чи може вона точно ідентифікувати ракові вузлики.
У дослідженні використовувався показник, який називається площа під кривою (AUC), щоб побачити, наскільки ефективною була модель у прогнозуванні раку. Результати показали, що інструмент може ідентифікувати ризик захворювання для кожного вузла з показником AUC 0,87 Чим вищий показник AUC, тим якісніший класифікатор. Максимальний показник — 1. Значення 0,5 демонструє неприйнятність вибраного методу класифікації (відповідає випадковому вгадуванню). .
«Згідно з цими початковими результатами, наша модель, схоже, точно ідентифікує великі ракові вузли в легенях. Далі ми плануємо протестувати технологію на пацієнтах з великими вузлами в легенях у клініці, щоб побачити, чи зможе вона точно передбачити ризик розвитку раку легенів», — зазначили науковці.
Знайшли помилку? Виділіть її і натисніть Ctrl+Enter