На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Газета.ру

8 568 подписчиков

Свежие комментарии

  • tsan tsan
    Интересно, все эти нынешние европейцы читали наследие своих великих предков? Один из таких великих сказал :"Русские в...Кубилюс: ЕС потра...
  • Андрей
    Пусть там и останетсяРоссийская стриме...
  • Федор Родников
    Турки,заберите это "сокровище" себе и не отпускайте в Россию-будем оченнно благодарны(Россияне)😅🤣😂Телеведущая Ксени...

RSNA: ИИ научился выявлять рак груди у представителей разных рас

Ученые из Радиологического общества Северной Америки научили искусственный интеллект эффективно выявлять рак груди у представителей разных рас. Результаты опубликованы на сайте общества (RSNA).

Традиционные модели оценки риска развития рака молочной железы предполагают анализ информации, полученной из медицинских карт пациентов.

Чтобы повысить эффективность диагностики, ученые разработали новые алгоритмы искусственного интеллекта, основанные на сканировании изображений, сгенерированных в ходе маммограммы - неинвазивного обследования молочной железы.

Ученые отметили, что некоторые из широко используемых моделей ИИ, использующихся для диагностики рака этого типа, были разработаны преимущественно для европеоидных женщин. Из-за этого невозможно корректно оценить риск развития онкокологических заболеваний молочной железы, темнокожие женщины демонстрируют самую низкую относительную выживаемость. Новая технология позволит устранить это различие.

В ходе машинного обучения были задействованы 129340 снимков маммограммы, 106839 из которых были получены при обследовании пациенток с белым цветом кожи, 6154 - темнокожих, 6435 - женщин азиатского происхождения, а 6257 - представительниц других национальностей.

Исследователи подчеркнули, что новая модель превосходит традиционные методики прогнозирования рака по эффективности. Тестирования показали, что алгоритмы способны выявлять протоковую и инвазивную карциному (вид злокачественной опухоли, развивающейся из клеток эпителиальной ткани) с высокой точностью.

 

Ссылка на первоисточник
наверх