Вся экология | Реклама | Что такое экология? | О нас | Подписка | RSS

Вся экология | Экологические новости



Опубликовано 21/05/2019, в 17 ч. 45 мин., 477 просмотров

Новый алгоритм поможет врачам точно определять тип рака

Основной метод исследования не меняется десятками лет

Искусственный интеллект может диагностировать рак мочевого пузыря и давать его характеристики. Но до последнего времени алгоритм не мог объяснять и трактовать полученные результаты.

По всей видимости, американские исследователи научили компьютер и этому. О результатах нового исследования ученые из университета Флориды (США) сообщают в журнале Nature Machine Intelligence.

Разработанный ими алгоритм может классифицировать рак мочевого пузыря в различных стадиях развития на основе срезов тканей. Но собственно новость заключается в том, что искусственный интеллект может дать результаты диагностики, понятные для врачей. А это значит, что специалисты смогут эффективнее и успешнее выполнять свою работу, получая мгновенную помощь в постановке точного диагноза на основе рассчитанной информации.

Основной метод исследования не меняется десятками лет: врач диагностирует заболевание с помощью тонко вырезанных образцов ткани под микроскопом. Чтобы правильно оценить материал биопсии и правильно его интерпретировать, требуются годы обучения. Цзычжао Чжан, один из авторов исследования, говорит, что новые технологии могут оказать большую помощь врачам уже сегодня и пациентам в будущем.

Ученые объединили три разные так называемые нейронные сети. Первая обнаруживает в образце ткани измененные области. Вторая нейронная сеть детально исследует эти области и классифицирует природу изменений, точно оценивает опасность опухоли. Третья нейронная сеть - это собственно открытие команды Чжана. Они снабдили эту сеть, так называемую "a-net", информацией из двух других сетей. Исходя из этого, алгоритм дает диагностику в виде фрагментов текста и изображений.

Например, он выделяет определенные области образца ткани в цвете и коротко описывает то, что он распознает, скажем, область, в которой особенно много опухолевых клеток на разных стадиях развития. В конце ставится диагноз: "низкая степень" для опухоли с лучшим прогнозом или "высокая степень" для более агрессивной формы.

Чтобы проверить систему, исследователи обучили нейросеть более чем на 600 образцах тканей от пациентов с диагностированным раком мочевого пузыря. Ранее, в течение примерно двух лет, четыре патоморфолога брали обнаруженные образцы ткани, оценивали фенотип рака и документировали сведения.

После "оцифровки" материала, обучения нейронной сети ученые протестировали свой алгоритм на 17 независимых врачах-патологах. Врачи и независимый интеллект должны были оценить 100 ранее неизвестных срезов тканей. Компьютерная система дала лучший результат: она показала стабильность в работе, в то время как точность диагностики некоторых врачей-патологов сильно колебалась.

"Мы полагаем, что наша методология является инновационным и надежным инструментом для вынесения диагнозов", - пишут авторы.

При этом ученые утверждают: искусственный интеллект не заменит полностью врачей. Алгоритм может служить своего рода вторым мнением для них и помочь в сложных случаях, особенно в небольших клиниках, где часто работают диагносты с небольшим опытом. В этом случае алгоритм поможет быстро поставить точный диагноз, сообщает Tagesspiegel.







Источник




Комментарии

Популярные новости:

Архив новостей:

Экопортал не гарантирует достоверность материалов. Позиция Экопортала не всегда может совпадать с позицией, изложеной в материале. Экопортал не несет ответственности за какие-либо ошибки, также за какие-либо действия, предпринятые на основании этих материалов.

© ECOportal 2002-2019 гг.

Вся экология: Новости, Архив новостей, Пресс-релизы, Экспорт новостей, Каталог организациий, Экологические ссылки, Добавить ссылку, Календарь событий, Добавить событие в календарь, Статьи, Книги, Рефераты, Законы и документы, Составы отходов, Экологический словарь, Доска объявлений, Голосования, Реклама на сайте, Рассылка, RSS, Обучение

Авторские права на материалы принадлежат Всероссийскому Экологическому порталу, за исключением тех, где явно указан автор. При полном или частичном цитировании всех материалов ссылка на Всероссийский Экологический портал обязательна. Все предложения по работе сайта отправляйте на электронный ящик администратора.

RSS лента
Rambler's Top100
Rambler's Top100