MIT Використовує AI для прогнозування раку молочної залози до 5 років
Сучасний штучний інтелект використовує складні алгоритми для виконання різноманітних завдань у мить, наприклад, з'ясування того, як клієнт відчуває себе на основі їхнього огляду або визначення конкретних характеристик зображення. Проте найяскравіші моменти ІІ виходять з творчих способів, які ми використовуємо для цих алгоритмів. Люди використовували AI для створення нових видів спорту, перетворюють каракулі в реалістичні пейзажі, і тепер MIT знайшов спосіб виявити рак молочної залози до п'яти років за допомогою моделі глибокого вивчення зображень.
Лабораторія MIT з комп'ютерних наук і штучного інтелекту (CSAIL) і Массачусетська загальна лікарня (MGH) використовували мамограми та відомі результати від більш ніж 60 000 пацієнтів, щоб навчити їх нової моделі на найдрібніших візуальних деталях, які людське око може легко пропустити. Добре підготовлені лікарі не пропускають ці передбачувальні моделі тільки тому, що вони можуть виявитися занадто малими, щоб їх можна було помітити, а тому, що більш тонкі моделі просто не привертають достатньої уваги. Модель класифікації зображень, яка може передавати дані через тисячі сканувань, може швидко виконати цю складну задачу.
Професор MIT (та постраждалий від раку молочної залози) Regina Barzilay пояснює, як ця нова модель може змінити плани лікування на краще:
Замість того, щоб прийняти підхід, що відповідає всім, ми можемо персоналізувати скринінг навколо ризику розвитку раку у жінки. Наприклад, лікар може рекомендувати, щоб одна група жінок отримувала мамографію кожні два роки, тоді як інша група підвищеного ризику могла б отримати додатковий скринінг МРТ.
Коли лікарі можуть замовити мамографію на основі потреби пацієнта, вони можуть уникнути непотрібного опромінення та витрат на потенційно непотрібні сканування. Хоча існуючі моделі можуть точно ідентифікувати 18% пацієнтів у категорії підвищеного ризику, ця нова модель підвищує їх до 31%. Її успіх значною мірою спирається на підхід команди до її розвитку. Вперше модель профілактики раку молочної залози зосереджена на окремих жінок. Він також враховує расове розмаїття, коли попередні моделі головним чином зосереджувалися на кавказьких групах. Це не тільки допомагає підвищити точність, але й зменшити значно вищий рівень смертності від раку молочної залози у афро-американських жінок.
Як показали MIT і MGH, добре навчені моделі класифікації зображень можуть допомогти лікарям врятувати життя. Незважаючи на те, що AI не дає досконалих результатів, алгоритми класифікації зображень дозріли і стали надійними в багатьох різних додатках, особливо в конкретних моделях, як цей. Вам потрібно трохи більше, ніж хороша ідея, відповідні дані, і трохи часу, щоб створити успішну модель розпізнавання зображень. Такі послуги, як Clarifai, Microsoft Azure, IBM Watson, Vize та інші, надають безкоштовні спеціальні платформи для навчання моделі, які не вимагають встановлення програмних знань. Завдяки вільному використанню цих алгоритмів всім ми маємо необхідні ресурси, щоб навчити ІІ вирішувати проблеми та допомагати іншим. Потрібно час і турбота, щоб безпечно інтегрувати успішний експеримент у практику діагностичної медицини; цей підхід, ймовірно, побачить багато змін, оскільки він розширюється за межами однієї лікарні. Але перші результати є перспективними.
Читати далі
Вчений синтезує нову молекулу, яка вбиває важкий для лікування раку молочної залози
Це втретє доктора Юнг-Мо Ан, який знаходить потенційне лікування від раку, стійкого до лікування.
Молочні продукти «вирощені в лабораторії замінюють корів дріжджами
Якщо вам подобається досвід пиття коров’ячого молока, але ви хочете уникнути його з навколишнього середовища, добробуту тварин чи дієтичних причин, це для вас.