Konvoluční neuronové sítě pomáhají s lékařskými diagnózami

Výzkum a věda | |

Konvoluční neuronové sítě pomáhají s lékařskými diagnózami

Pomocí metod hlubokého učení aplikovaných do kontrastních mikroskopických obrázků se japonským výzkumníkům podařilo identifikovat původ a druh různých rakovinotvorných buněk s přesností na 96 %.


Ačkoliv zatím není výzkum ještě využitelný v praxi, k tomu bude potřeba ještě mnoho měsíců, případně let dalších testů, může v budoucnu objevený systém vést k lepší léčbě rakoviny.

Výzkum publikovali pro AACR vědci z univerzity v Ósace. Využili k tomu konvoluční neuronovou síť (CNN), relativně běžnou metodu hlubokého učení; použili ji pro analýzu obrazu. CNN jsou vytvářeny na základě způsobu, kterým člověk vnímá obraz, dokáží tedy rozeznávat i jemné rozdíly a komplexní prvky.

Aplikace umělé inteligence k výzkumu rakoviny a zhoubných nádorů není ničím novým, pokroky v této oblasti přichází každý týden.

Schopnost rozpoznat konkrétní nádory a jejich původ je podstatným posunem vpřed – systém dokáže kupříkladu poznat, zda je nádor rezistentní vůči radioterapii; pokud ano, pacient by ozařování nemusel podstupovat. V současnosti je rozpoznávání druhu nádorů založené na lidské expertíza, která však není neomylná a je časově náročná.

V této studii dokázali japonští vědci rozřadit buňky do pěti kategorií. CNN byla trénována na databázi 8 000 mikroskopických skenů obsahujících dané rakovinové buňky. Validace probíhala prostřednictvím 2 000 dalších obrázků.

Konvoluční neuronová síť hlubokého učení byla schopna správně buňky rozpoznat v 96 % případů. Další výzkum bude pro zdokonalení metody ještě potřeba, do budoucna by však mohl znamenat další zlepšení diagnózy v boji proti rakovině.


Úvodní foto: © kentoh - Fotolia.com


Články z rubriky

Díky cloudu je nasazení umělé inteligence mnohem snazší"

Překvapivě dostupnost AI technologií není v současné době zdaleka největší překážkou nasazení umělé inteligence ve firmách. Mezi nejčastější patří právě nedostatek znalostí a zkušeností, nedostupnost...
více »


Vyčmuchání rakoviny? S umělou inteligencí ano"

Nástroj vyvinutý Pensylvánskou univerzitou a Penn’s Perelman School of Medicine vyvinulo nástroj, který dokáže pomocí pachových vzorků detekovat několik druhů rakoviny, a to s přesností až 95 %.
více »


Deepfake geografie: Zfalšované satelitní snímky hrozí budoucími problémy"

Oheň v Central Parku nebo ohňostroj v Indii během Diwali viditelný z vesmíru – i to lze spatřit na speciálně upravených satelitních snímcích, které odborníci označují za „deepfake geografii“.
více »


Rychlejší reakce na budoucí pandemie"

To, že může kdykoliv udeřit další globální pandemie, se vědělo už před Covidem – ač se taková možnost značně podceňovala. Na příště už chce být svět připraven lépe.
více »


Boltzmannův stroj pro kvantové strojové učení"

Kvantové počítače splní svůj příslib vysoké efektivity a sice omezené, nicméně nepřekonatelné rychlosti, pouze pokud pro ně budou existovat funkční algoritmy.
více »


Související články


Tagy

věda výzkum umělá inteligence strojové učení hluboké učení neuronové sítě medicína zdravotnická informatika

Komentáře