Barion Pixel

- Hirdetés -

A mesterséges intelligencia ránézésre szűri a rákot

A címben a legminimálisabb túlzás sincs, hiszen a Cardiffi Egyetem tudósainak már kész megoldása van arra, hogy a páciensekről készült röntgenfelvételek, illetve más fotók alapján minden korábbinál hatékonyabban észleljék a daganatra utaló elváltozásokat. A The Engineer a Neurocomputingban megjelent tanulmányra hivatkozva azt írja, hogy a módszer a robotika, a multimédiás kommunikáció, a kamerás megfigyelés és az automatikus képszerkesztés sajátos elegyéből született.

A szakorvosoknál is gyorsabban és pontosabban veheti észre a rákos sejtek burjánzását az a mesterséges intelligencia, amit a walesi egyetem multimédiás kutatócsoportja tett le az asztalra. A gyakorlati bizonyítás még előttük van, viszont tervezik az éles tesztelést, amivel a radiológusok keze alá dolgozhatnak. A szándékuk az, hogy felgyorsítsák, valamint érzékenyebbé és pontosabbá tegyék a diagnosztikát.

Az egész megoldás arra az emberi képességre alapoz, amivel a figyelmünket egy adott pontra fókuszáljuk, például egy kép nézegetése közben. Ez fontos képességünk, hiszen általa szelektálhatunk és következtethetünk bizonyos információkra, így nem véletlen, hogy oly sokan akarták már leutánozni – mindeddig sikertelenül.

- Hirdetés -

A tanulmány szerint egy konvolúciós neurális hálózatként ismert mély tanulási algoritmust használtak (ami az emberi agy neuronjainak hálózatát imitálja), és különös figyelmet fordítottak a látásért felelős kéreg működésére. Az algoritmus feladata az, hogy képeket készítsen az elé tett felvételek egyes területeiről és ezeket különböző módon szelektálja is.

Erre úgy tanították meg, hogy fogtak egy képadatbázist, amelynek fotóit korábban emberek tekintették át, és bejelöltek rajtuk figyelemre érdemes objektumokat. Az algoritmus mindezen információ birtokában elsajátította a legszembetűnőbb részletek kiszűrésének képességét. A tudósok eddig hét hasonló rendszer teljesítményével vetették össze az AI eredményeit, és arra jutottak, hogy a megoldásuk minden adat tekintetében kenterbe veri őket.

 „Azzal, hogy sikeresen előre jelezzük a természetes fotók emberi fókuszpontjait, egy csomó robotikai és automatizált célazonosító alkalmazás, valamint képfeldolgozó és gyógyászati applikáció előtt nyitottunk utat” – lelkendezett Dr. Hantao Liu, a tanulmány társszerzője. A kutató hozzátette: az algoritmusuk kódját teljesen ingyen hozzáférhetővé tették, hogy a téma szakértői szabadon elérhessék és felhasználhassák bárhol a világon a különböző problémák megoldására.

Gábor János, NEW technology

NEW technology