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

Rozpoznají kamery obličej s rouškou? Spolehlivě ne, ale zlepšují se"

Nejnovější testy ukazují mírné zlepšení u kamerových systémů na rozpoznávání obličeje; technologie ale má s rouškami i nadále potíže.
více »


Zdravotnictví potřebuje lepší hardware, řešením mohou být dedikované procesory"

Zdravotnictví jako takové je nesmírně cenný průmysl nejen z hlediska humanitního, ale i ekonomického: Do roku 2022 má dosáhnout hodnoty přibližně 10 bilionů dolarů, což je částka pro běžného smrtelníka...
více »


Deep learning a BCI čipy ve zdravotnictví"

Deep learning – hluboké učení – představuje pro zdravotnictví velmi lákavou techniku. Algoritmy hlubokého učení jsou inspirovány lidským mozkem, a i proto dokážou pracovat s daty pracovat ve spolupráci...
více »


Umělá inteligence začíná pomáhat s diagnózou Alzheimera"

Vývojáři z IBM vyvíjejí systém, který na základě analýzy řeči dokáže rozpoznat riziko propuknutí Alzheimerovy choroby.
více »


Čtení mysli? Jednou možná, ukazuje finský startup"

V současnosti je čtení mysli věc zhola nemožná – klíčové slovo je ale ono „v současnosti“.
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře