Συνοψίζοντας τις τρέχουσες προόδους στη βιοϊατρική τεχνολογία, οι ερευνητές έχουν αναπτύξει ένα προηγμένο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, με την ονομασία Tyche, το οποίο παρέχει πολλαπλές ερμηνείες κατά την τομογραφία ιατρικών εικόνων, αντί να παρέχει μία μοναδική, αποφασιστική απάντηση. Αυτό το εργαλείο αναγνωρίζει και ενσωματώνει την ενσωματωμένη αβεβαιότητα που συχνά αντιμετωπίζουν οι ειδικοί στην ιατρική διάγνωση.
Τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται στην υγειονομική περίθαλψη για καθήκοντα όπως η ανάλυση εικόνων οργάνων ή κυττάρων, ή η αναγνώριση ενδείξεων ασθενειών σε ιατρικές σάρωσεις, έχουν περιοριστεί από τις δυαδικές τους εξόδους. Αυτά τα μοντέλα αποτυγχάνουν να καλύψουν τη γκάμα των ειδικών απόψεων, πιθανόν οδηγώντας σε λανθασμένη ερμηνεία και παράλειψη στην ιατρική διάγνωση. Αντίθετα, η καινοτόμος προσέγγιση της Tyche της επιτρέπει να προσφέρει αρκετές πιθανές εκβάσεις για κάθε εικόνα, αναγνωρίζοντας την ποικιλομορφία στην ανάλυση εικόνων των ειδικών και προσαρμόζοντας το υποκειμενικό χαρακτήρα της ερμηνείας της ιατρικής εικονογράφησης.
Ένα από τα σημαντικά πλεονεκτήματα της Tyche, η οποία παρουσιάστηκε στο Συνέδριο IEEE για την Όραση των Υπολογιστών και το Αναγνώριση Προτύπων, είναι η ικανότητά της να προσαρμοστεί σε μια σειρά από εργασίες τομογραφίας χωρίς την ανάγκη για επανεκπαίδευση μεταξύ αυτών—αποφεύγοντας ένα σημαντικό εμπόδιο και ένα εργοβόρο εμπόδιο που υπάρχει στα παραδοσιακά μοντέλα.
Το σχεδιασμός της Tyche βασίζεται σε μια ευέλικτη αρχιτεκτονική νευρωνικού δικτύου που μπορεί να εσωτερικοποιήσει παραδείγματα διαφορετικών ειδικών απόψεων και να παράγει πολλαπλές προβλέψεις από μια μόνο εισόδου εικόνας. Χρειάζεται μόνο λίγα παραδείγματα για να μάθει μια συγκεκριμένη εργασία, βελτιώνοντας τη λειτουργία του για τους κλινικούς. Μια τέτοια ευελιξία προεξοφλεί έναν νέο ενθουσιασμό στην ιατρική ανάλυση, επικεντρώνοντας στις λεπτομερείς πραγματικότητες της διάγνωσης πολύπλοκων καταστάσεων υγείας.
Οι ερευνητές από το MIT, το Broad Institute του MIT και του Χάρβαρντ, και το Γενικό Νοσοκομείο της Μασαχουσέτης, υπό την καθοδήγηση της διδακτορικής φοιτήτριας Μαριάν Ράκιτς, έχουν ανοίξει κανάλια για τη διεύρυνση των δυνατοτήτων της Tyche, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητας να ενσωματώσουν κειμενικές πληροφορίες και διάφορους τύπους εικόνων στη διαδικασία μάθησής της. Η Tyche αποτελεί ένα σημαντικό άλμα στην ιατρική τεχνολογία, προσφέροντας βελτιωμένη επίδοση στη διάγνωση και επιταχύνοντας τις αναλυτικές διαδικασίες στη βιοϊατρική έρευνα και πρακτική.
Οι τρέχουσες προόδοι στη βιοϊατρική τεχνολογία, ιδιαίτερα στην τεχνητή νοημοσύνη, αποκαλύπτουν σημαντικές προόδους που σημειώνονται στη ιατρική διάγνωση. Οι ερευνητές έχουν αναπτύξει ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης, την Tyche, που αποκλίνει από τη συμβατική προσέγγιση της ανάλυσης ιατρικών εικόνων βάσει της τεχνητής νοημοσύνης.
Στη βιοϊατρική βιομηχανία, η τεχνητή νοημοσύνη έχει γίνει όλο και περισσότερο ένα εργαλείο για τη βελτίωση της ακρίβειας και της αποτελεσματικότητας των διαγνώσεων. Τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης στην ανάλυση της υγείας συχνά παρέχουν μοναδικά, αποφασιστικά αποτελέσματα. Ωστόσο, οι ιατρικές διαγνώσεις είναι ενδοτικές, με διαφορετικές ειδικές απόψεις για την ερμηνεία των ιατρικών εικόνων. Εκεί ξεχωρίζει η Tyche προσφέροντας πολλαπλές ερμηνείες, μιμούμενη έτσι το φάσμα της ειδικής ανάλυσης σε πραγματικά σενάρια.
Η βιομηχανία βρίσκεται στο υψηλότατο με μεταμορφώσεις με τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης όπως η Tyche που μπορούν να προσαρμοστούν σε διάφορες εργασίες τομογραφίας χωρίς την βαριά απαίτηση εκπαίδευσης μοντέλου. Αυτή είναι μια σημαντική αλλαγή από τα προηγούμενα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που χρειάζονται εκτενή σύνολα δεδομένων και χρόνο εκπαίδευσης για να καλιμπράρουν τους αλγορίθμους τους για κάθε συγκεκριμένη εργασία. Η ευέλικτη νευρωνική αρχιτεκτονική της Tyche απαιτεί μόνο μερικά παραδείγματα για να κατανοήσει μια νέα εργασία, μειώνοντας σημαντικά τον χρόνο και τους πόρους που απαιτούνται για τη λειτουργία του και πιθανώς αναστρέφοντας την ιατρική ανάλυση.
Η έρευνα πίσω από την Tyche—μια συνεργασία του MIT, του Broad Institute του MIT και του Χάρβαρντ, και του Γενικού Νοσοκομείου της Μασαχουσέτης—αγγίζει σίγουρα την υπόσχεση της τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη. Το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης έχει τραβήξει την προσοχή στο Συνέδριο IEEE για την Όραση των Υπολογιστών και το Αναγνώριση Προτύπων, επιδεικνύοντας το δυναμικό του. Αξίζει να σημειωθεί ότι οι προβλέψεις για την αγορά της τεχνητής νοημοσύνης στο βιοϊατρικό κλάδο είναι εξαι
The source of the article is from the blog elperiodicodearanjuez.es