Kalifornijas universitātes pētnieki žurnālā Cell iepazīstināja pasauli ar savu revolucionāro risinājumu mākslīgā intelekta jomā. Viņu izveidotā platforma var ne tikai atklāt, bet arī diagnosticēt slimības, kas saistītas ar acs tīklenes deģenerāciju. Viņi to panāca, cita starpā mainot datora mācību sistēmu.
Pašlaik mēs varam uzticēties mākslīgajam intelektam tādās jomās kā automašīnas pašapkalpošanās autostāvvieta, taču paļauties uz to tik sarežģītās situācijās kā medicīniskās diagnozes līdz šim nav bijusi ierasta prakse. Kalifornijas universitātes zinātnieki vēlas to mainīt - platforma, kuru viņi izveidoja, izmantojot mākslīgo intelektu, var ne tikai diagnosticēt un atšķirt divas populārākās tīklenes slimības (makulas deģenerāciju un diabētisko makulas tūsku), bet arī novērtēt slimības smagumu.
Šo panākumu atslēga ir mainījusi AI mācīšanās veidu. Pētnieki izmantoja jaunu specifisku mašīnmācīšanās veidu, ko sauc par “pārneses mācīšanos”. Mācību nodošana medicīnā ir tāda, ka tā ļauj jums nodot zināšanas no vienas slimības zonas uz otru, palielinot diagnozes precizitāti, vienlaikus samazinot mācīšanās laiku. Pašlaik platforma jau ir absorbējusi 200 tūkstošus. Tīklenes datortomogrāfija un 30 sekunžu laikā spēj spriest, vai pacientam nepieciešama ārstēšana. Diagnozes efektivitāte ir aptuveni 95%, ko autori salīdzina ar labi apmācīta oftalmologa precizitāti. Turklāt tas ir padarījis diagnozes procesu pēc iespējas caurspīdīgāku, lai pat pacienti, kas nav pazīstami ar tehnoloģiju, varētu tam uzticēties. Dators nepārtraukti rāda, kuru apgabalu tas skata un uz kāda pamata nosaka diagnozi.
Mācību sistēmas izmantošana ļauj Kalifornijas mākslīgajam intelektam diagnosticēt krūškurvja rentgenstarus un ar 90 procentiem. precīzi atšķirt vīrusu un baktēriju pneimoniju. Vistuvākais radītāju plāns ir to izmantot arī citās medicīnas jomās, jo, pēc viņu domām, katru reizi, kad datu bāze tiek palielināta, palielināsies diagnozes efektivitāte. Visbeidzot, mērķis ir parādīt ārstiem, ka mākslīgais intelekts ir vērtīgs rīks, kas ļauj uzlabot viņu darbu, un pacientiem - ka ātra un precīza datora noteikta diagnoze ļaus viņiem ātrāk iziet nepieciešamo ārstēšanu.
