Korak dalje u tehnologiji: Jedna umjetna inteligencija "traži mišljenje" od druge

Otići ljekaru po nalaz i onda potražiti mišljenje drugoga uobičajena je praksa. Na tom je tragu i ideja Univerziteta Monash, vezana uz medicinsku dokumentaciju koju obrađuje umjetna inteligencija.

Njihova studija, objavljena u časopisu Nature Machine Intelligence, nudi rješenje za problem ograničene dostupnosti ljudskom rukom anotiranih ili označenih medicinskih slika uvođenjem sistema u kojem jedna umjetna inteligencija za savjet i "drugo mišljenje" zapravo pita drugu umjetnu inteligenciju.

Jedinstvene prednosti

Princip rada je sljedeći: dio sistema umjetne inteligencije pokušava oponašati način na koji radiolozi čitaju medicinske slike i označava ih, dok drugi dio sistema procjenjuje kvalitetu označenih skeniranja generiranih umjetnom inteligencijom uspoređujući ih s ograničenim označenim snimkama radiologa.

Trending

Bećiragić nakon poraza od Hrvatske: "Razlika od 13 koševa ništa ne znači u ludnici u Skenderiji"

Algoritam koji su razvili istraživači iz Monasha omogućava višestrukim modelima umjetne inteligencije da iskoriste jedinstvene prednosti označenih i neoznačenih podataka i uče iz međusobnih predviđanja kako bi poboljšali ukupnu tačnost.

26.07.23. 11:14

Kontroverzni detalji o pronalasku NLO-a iz bit će otkriveni Kongresu u Pentagonu

Izvanredne performanse

Za razliku od algoritama koji se oslanjaju na velike količine podataka s komentarima, ovaj algoritam pokazuje izvanredne performanse čak i s ograničenim komentarima.

To modelima umjetne inteligencije omogućava da potvrđuju početne procjene, postavljaju tačnije dijagnoze i donose kvalitetnije odluke o liječenju.

Sljedeća faza istraživanja fokusirat će se na proširenje aplikacije za rad s različitim vrstama medicinskih slika i razvoj namjenskog end-to-end proizvoda koji radiolozi mogu koristiti u svojim ordinacijama, prenosi Bug.