Google AI-Plattform der aids-Onkologen bei der Brustkrebs-screenings
Google Health vor kurzem angekündigt, die Ergebnisse einer Studie heißt es gibt künstliche Intelligenz könnte effektiver sein, in spotting Brustkrebs als menschliche Onkologen.
WARUM ES WICHTIG IST
Die Ergebnisse, veröffentlicht in der Natur, zeigen, dass die Google-AI-Modell gesichtet Brustkrebs in de-identifiziert, die screening-Mammogramme mit größerer Genauigkeit, mit weniger false positives und false negatives als Experten.
Google London-basierten AI-Tochter DeepMind arbeitete mit Cancer Research UK Imperial Center, Northwestern University und Royal Surrey County Hospital zu trainieren und bereitstellen der AI-Modell, die gescannten Daten von mehr als 76,000 Frauen in Großbritannien und mehr als 15.000 Frauen in den USA
Das KI-Modell war auch in der Lage, effektiver Bildschirm für Brustkrebs mit weniger Informationen als das menschliche ärzte, die sich alleine auf X-ray Bilder, während die ärzte hatten Zugang zu Krankengeschichten und vor der Mammographie.
DER GRÖßERE TREND
Der Einsatz von machine-learning-Technologien in der Brustkrebs-screening könnte gewaltige Auswirkungen, wie Schmierblutungen und Diagnose von Brustkrebs im frühen und bleibt eine Herausforderung, mit Radiologen überlastet und die Erkrankung, die Millionen von Frauen auf der ganzen Welt.
Die neueste Forschung stützt sich auf Google, die Arbeit mit deep learning algorithmen, die es entwickelt, um zu helfen ärzte spot Brustkrebs, schneller und genauer in der Pathologie Folien.
Dies ist nicht das erste mal künstliche Intelligenz hat gezeigt, große Versprechen für eine bessere Mammographie-Erkennung. Im Jahr 2016 werden die Forscher bei Houston Methodist entwickelt eine KI-software, sagten Sie verbessern könnten, Lesungen bis zu 99 Prozent Genauigkeit durch die Analyse-Werte von X-ray Bilder und der text von klinischen berichten
Die Chancen für die klinischen Verbesserungen mit AI sind breit und vielfältig, und die Technologie steht weiter macht große Fortschritte, über die Gesundheitsversorgung im Jahr 2020, sagen die Experten.
Zum Beispiel, AI-Technologie basiert auf einer tiefen Lern-Modell hat auch gezeigt, Versprechen zu helfen, Kardiologen vorherzusagen, Herzrhythmusstörungen, Vorhofflimmern, bevor es sich entwickelt. Das war das Fazit von zwei Studien, präsentiert auf der American Heart Association Wissenschaftlichen Sitzungen 2019 und durchgeführt von Geisinger Forscher.
AUF DER PLATTE
„Freuen uns auf zukünftige Anwendungen, es gibt einige vielversprechende Anzeichen dafür, dass das Modell könnte potenziell erhöhen die Genauigkeit und Effizienz von screening-Programmen, sowie Verringerung der Wartezeiten und stress für die Patienten“, sagte Shravya Shetty, technischer Leiter bei Google Health, in einem blog-Beitrag beschreibt die Mammographie-Befunde.
„Aber immer wird es erfordern weitere Forschung, prospektive klinische Studien und Zulassung zu verstehen und zu beweisen, wie software-Systeme inspiriert von dieser Forschung könnte die Patientenversorgung verbessern“, sagte er.
Nathan Eddy ist ein healthcare-und Technologie-freelancer mit Sitz in Berlin.
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