Искусственный интеллект в медицине и биологии. Обзор за декабрь 2018

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2019-01-06 14:00

ии в медицине

Нейросеть научили предсказывать структуру белка по нуклеотидной последовательности

Разработчики из компании DeepMind создали систему на основе нейросети, способную с высокой точностью предсказывать структуру белков на основе соответствующих им нуклеотидных последовательностей.

Способность прогнозировать форму белка полезна для ученых, поскольку она имеет фундаментальное значение для понимания его роли в организме, а также для диагностики и лечения заболеваний, которые, как считается, вызваны неправильно свернутыми белками, таких как фиброз Альцгеймера, Паркинсона, Хантингтона и муковисцидоз.

Трехмерные модели белков, которые генерирует AlphaFold, гораздо более точны, чем те, что были раньше, и достигли значительного прогресса в решении одной из основных задач в биологии.

Источник: https://deepmind.com/blog/alphafold/

Нейросети против депрессии

Исследователи из Массачусетского технологического института создали нейронную сеть, которая может прогнозировать депрессию по речи человека и протоколу беседы с ним. В качестве материала использовались 142 интервью с пациентами.

По результатам работы научная группа сделала вывод о том, что программной модели при использовании аудио необходимо в четыре раза больше информации, нежели при работе с текстом. Ученые добавляют, что модель анализа текста и звука показала хорошие результаты. Именно за счет этого метод подойдет для прогнозирования депрессии.

Это исследование становится важным шагом на пути к созданию универсального инструмента, который в будущем поможет врачам проводить раннюю диагностику психического расстройства.

Источник: https://www.isca-speech.org/archive/Interspeech_2018/abstracts/2522.html

Сверточная нейронная сеть определяет типы раковых клеток

Ученые из Университета Осаки создали систему, способную определять различные типы раковых клеток путем сканирования полученных с помощью микросъемки изображений с точностью, превышающей возможности человека.

Основой системы является сверточная нейронная сеть, модель которой строится на принципах, на которых построено зрение животных.

Ожидается, что развитие и внедрение подобных систем в клиническую практику увеличит шансы пациентов на выздоровление, позволит сэкономить время и ресурсы организма больного.

Московский стоматолог создал сервис на основе нейросетей для диагностики проблем с зубами

Основатели MSQRD Евгений Невгень и Сергей Гончар спонсировали российский проект Diagnocat, задача которого заключается в диагностике состояния зубов с помощью AI по снимкам. Проект разработал Владимир Александровский, владелец сети стоматологических клиник в России и основатель группы медицинских компаний «Фэнтези».

Сервис предоставляет врачу набор из пяти снимков для каждого зуба в трех плоскостях и двух срезах, а также отчет о его состоянии: аномалии, воспалительные процессы, лечение в прошлом и т.д.

В отличие от программ для работы с КТ-снимками, у Diagnocat простой, интуитивно понятный интерфейс, что позволяет стоматологам снизить время на обучение и сконцентрироваться больше на результатах исследования.

Цель Александровского заключается в адаптации сервиса для законодательств России, Европы и США. Предприниматель планирует запустить коммерческую версию продукта для этих рынков к концу 2019 года.

Fimmic открывает доступ к фреймворку для обучения нейросетей микроскопическому анализу

Fimmic — компания-разработчик медицинского ПО, запускает aiForward — открытую глобальную программу для ученых и патологов, желающих использовать нейронные сети в своих исследованиях.

Программа aiForward предлагает участникам бесплатный доступ к современному фреймворку и поддержку со стороны команды экспертов. Основное внимание уделяется внедрению нейронных сетей в микроскопический анализ изображений. Платформа позволяет исследователям разработать алгоритм для анализа изображений, обучив сверточные нейронные сети (CNN) распознаванию конкретных особенностей и частей тканей, которые важны для диагностики заболеваний.

По словам Кайсы Хелминен — генерального директора Fimmic: «Программа aiForward — это передача ИИ в руки медицинских исследователей и патологов. Речь идет о продвижении от теории к практике и содействии новым открытиям в медицине».

Российская компания запустила бесплатную онлайн-диагностику рака кожи

Российский проект Skychain Global, который внедряет искусственный интеллект в медицину, представил нейросеть, анализирующий кожу по фотографии. На данный момент система находится в публичном тестировании. По словам разработчиков, основным достижением для них стало то, что нейронная сеть теперь может обрабатывать фотографии с камеры обычного телефона , что значительно упрощает процесс проверки.

Всего ИИ распознает шесть видов заболеваний: актинический и доброкачественный кератоз, базальная карцинома, дерматофиброма и меланома. Средняя точность прогнозов составляет 85 %.

Автор: Олеся Сидорова

Перепечатка разрешается при сохранении ссылок на источник публикации. — https://rlegroup.net/2019/01/04/iskusstvennyj-intellekt-dekabr-2018/


Источник: cancerres.aacrjournals.org

Комментарии: