Dacă oferiți computerului suficiente fotografii și algoritmul necesar, el poate învăța să vadă. Și dacă fotografiile au ochi deteriorați, computerul poate învăța să diagnosticheze bolile oculare mai bine decât oamenii. Aproximativ o treime dintre pacienții cu diabet zaharat au acest tip de leziuni și, dacă sunt lăsați netratate, pot duce la orbire permanentă. Dar, în cazul detectării în timp util, ele sunt complet supuse tratamentului.
Problema este că mulți oameni nu au acces la un oftalmolog care le-ar putea diagnostica. Există 387 de milioane de persoane cu diabet zaharat în lume care au nevoie de supravegherea periodică de către un specialist care ar putea identifica problema în timp. Metodele moderne de prevenire nu sunt destul de bune - retinopatia diabetică este principala cauză a afectării vizuale și a orbitei în populația aptă de corp.
O rețea neurală este într-un fel un creier artificial. deși simplu. Arătându-i un set uriaș de imagini cu pacienți cu leziuni ale retinei și fără, inginerii pot instrui rețeaua pentru a distinge ochii celor bolnavi și sănătoși. După antrenament, echipa Google a testat rețeaua neuronală pentru a vedea dacă algoritmul ar putea detecta retinopatia diabetică la nivelul oftalmologului care a văzut aceleași fotografii.
Algoritmul Google sa prezentat puțin mai bine decât un oftalmolog, ceea ce indică faptul că o rețea neuronală poate ajuta pacienții în viitor sau cel puțin să ajute medicii în procesul de diagnosticare.
Medicii folosesc deja acest tip de tehnologie pentru a diagnostica bolile de inima si anumite forme de cancer. În prezent, această tehnologie nu este la fel de avansată ca algoritmul Google de învățare profundă, dar funcționează pe aceleași principii. Medicii identifică probleme cum ar fi blocarea arterelor în bolile de inimă și creșterile patologice ale cancerului, privind imaginile corpului, raze X sau CT. Specialistul în astfel de imagini - un radiolog - are mulți ani de experiență în identificarea zonelor problematice din fotografii.
Și totuși, vederea omului nu este perfectă, dar oamenii tind să se înșele. În cazul în care computerul ar putea face același lucru, ar fi cu siguranță depăși persoana în capacitatea de a găsi creșteri canceroase sau arterele blocate. O soluție logică ar fi să înveți un calculator pentru a distinge o imagine neobișnuită de cea obișnuită. Se pare că este ușor.
Problema este că calculatoarele sunt mai greu de recunoscut decât creierul uman. Prin afișarea imaginii pe computer, vedeți că pe ea există o femeie pe plajă. Pentru un computer, acest peisaj este doar un set de pixeli. Vă vedeți ochelarii și pălăria. Știți că are un bikini verde cu flori albe, că cerul este ușor tulbure. Computerul nu vede nimic dacă nu are viziune asupra computerului.
Viziunea pe computer este într-un fel o încercare de a învăța computerele să "vadă". Diagnosticarea bolilor din imagini este cea mai simplă formă de viziune pe computer, dar nu este suficient să înlocuiți o pereche de ochi umani.
Google intenționează să schimbe acest lucru. Compania are progrese în domeniul viziunii computerelor, în parte datorită accesului la cantități imense de date. Îl puteți observa deja în lucrare, deoarece Google utilizează viziunea computerului pentru a vă organiza imaginile personale în Google Foto. În ele puteți găsi, de exemplu, "poze cu zăpadă" sau "poze cu câini". Algoritmul Google găsește ceea ce aveți nevoie în imagini și o sortează pentru dvs.
Retinopatia diabetică este una dintre primele aplicații de diagnosticare pe care Google le-a creat pentru instruirea în profunzime a viziunii pe calculator. Alte grupuri lucrează la proiecte similare. Universitatea Cornell învață computerele pentru a diagnostica bolile plămânilor, inimii și oaselor. Grupul finlandez lucrează la metode de diagnosticare a malariei din probele de sânge, iar IBM lucrează la un algoritm de detectare a cancerului de piele pentru o perioadă lungă de timp.
Într-o zi, viziunea pe calculator și instruirea în profunzime vor schimba procesul de diagnosticare a pacienților. Dar FDA nu a aprobat încă utilizarea acestor tehnologii în medicină. În primul rând, va trebui să stabiliți cum să asigurați funcționarea în siguranță a rețelelor neuronale. Între timp, puteți căuta imagini cu câini și pisici cu ajutorul rețelei neuronale Google și transformați-le în coșmaruri.
Google folosește instruire aprofundată pentru diagnosticarea bolilor (și foarte reușit) Ilya Hel
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: