Ученые СГМУ разработали алгоритм распознавания заболеваний уха по данным отоскопических изображений с использованием технологий искусственного интеллекта |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-01-30 18:28 О преимуществах разработки и перспективах использования искусственного интеллекта в медицине рассказал А.А.Карякин, завкафедрой медицинской и биологической физики СГМУ, доцент, кандидат технических наук. На прием к терапевтам и педиатрам с жалобами на боль в ушах (оталгию) пациенты приходят практически ежедневно. Этот неприятный симптом может указывать на самые разные состояния и патологии – от банальной серной пробки до серьезных воспалительных заболеваний, травм и даже злокачественных процессов. Оталгию и многие сопутствующие симптомы пациенту игнорировать очень сложно, хочется как можно быстрее получить квалифицированную помощь врача, желательно сразу на приёме или даже в домашних условиях. Особенно непросто бывает с малышами, которые в силу возраста не могу объяснить, что их беспокоит. Для того чтобы сократить время диагностики без потери ее качества, ученые СГМУ обратились за помощью к искусственному интеллекту, а именно – к технологии машинного обучения искусственных нейронных сетей. Они разработали интеллектуальную систему поддержки врачебных решений для дифференциальной диагностики заболеваний барабанной перепонки. В основу работы этой системы положен именно искусственный интеллект, что позволяет выявлять шесть видов заболеваний барабанной перепонки с точностью до 86%, включая такие, как отит и острый отит. Это дает возможность провести ЛОР-прием врачам первичного звена или фельдшера, а также повысить точность диагностики ЛОР-заболеваний на основе анализа эндоскопических фотоизображений барабанной перепонки. На практике это будет работать так: врач выполняет осмотр пациента с помощью портативного эндоскопа и получает изображение барабанной перепонки, затем загружает его в информационную систему, которая определяет предварительный диагноз с указанием вероятности заболевания. Уже в скором будущем искусственный интеллект вместе с технологиями телемедицины позволит врачам и пациентам не только быстро определить диагноз, но и в случае необходимости в режиме онлан-трансляции подключить узкого специалиста-отоларинголога для получения дополнительной консультации, уточнения диагноза и назначения правильного лечения. Медицина и здравоохранение уже сегодня считаются одной из стратегических и перспективных областей с точки зрения эффективного внедрения искусственного интеллекта, что может массово повысить точность диагностики, облегчить жизнь пациентам с различными заболеваниями, повысить скорость разработки и выпуска новых лекарств и многое другое. Система на базе искусственного интеллекта способна отслеживать мельчайшие отклонения от нормы, которые не всегда может заметить специалист, поэтому вероятность ошибки в постановке диагноза и назначении лечения сводится к минимуму. Нейронные сети существенно облегчат задачи врача и сэкономят драгоценное время. Источник: vk.com Комментарии: |
|