AI 으로 효과적인 진단에서 피부암,실제 피부과

새로운 인공지능 시스템을 확인할 수 있의 징후를 보이는 피부를 암과 같은 정확도와 그것에 의해 행해 실시 의사합니다. 다음 단계에 따르면 전문가,개발,이 시스템의 통합이 모바일 장치에서는 모든 사람이 있었을 수행 할 수있는 기회를 자기 진단하는 경우 어떤 의혹합니다.

한 빨리 시스템은 휴대용할 수 있게 됩니다 많은 사람들이 최소한의 비용없이 필요한 추가 시간을 방문하는 의사를 확인하는 증상을 확립하는 질병 그리고 훨씬 더 빨리 적절한 조치를 취합니다. 연구진은 스탠포드 대학교에서,이 시스템을 심화 학습,말 그 성공의 열쇠,컴퓨터 알고리즘을 할 수 있도록 효과적이고 신속하게 분석하고 비교하에 대한 정보가 피부에서 암 전문 데이터베이스가 있습니다.

"우리가 만들어진 매우 강력한 기계 학습 알고리즘를 수집하는 유용한 정보를 제공합니다. 대신 자신에게 코드에서 정보에 대해 무엇을 찾기 위해,우리가 누이에 대한 책임은 알고리즘"—에 대한 의견의 작동 시스템에 의해 하나의 제작자,안드레 에스테습니다.

을 만들기 위해 시스템이"지능형",연구원은"훈련이"그녀의 데이터베이스를 사용하의 129 450 확대 이미지는 피부의 병변의 특징은 2000 개 이상의 다른 피부병입니다. 팀은 다음을 빌리는 알고리즘 개발,구글에 의해 사용되는 식별하는 차이점에서의 이미지를 고양이와 개가 기른다. 알고리즘을 심각하게 수정 및 적응을 위한 간의 차이를 확인하는 피부 기능고 고통을 당하는 지역입니다.

을 확인하는 시스템을 제공하는 20 개 이상의 자격을 갖춘 피부과이다. 의 효과를 비교하기 위해 전문가 및 시스템에 표시되었습니다 376 이미지의 피부합니다. 사 및 차량을 가지고하는 데 필요한 판결:거나 환자 요구를 더욱 깊게 분석하고 치료 또는 질병의 흔적은 표시되지 않습니다. 테스트 결과를 보였는가에 대처 할 수 있는 작업에 동일한 수준의 효과 실제 전문가입니다.

기술,그러나를 대체하지 않습니다. 개발자가 주장하는 사람들을 도울 수있을 빠르게 수행하는 예비적인 진단을 신속하게 문의 전문가가 필요합니다. 사라 진정으로 위험한 표시에 피부와 양성–쉬운 일이 아닙니다. 따라서,의 능력이 이 인공 지능 시스템은 더욱이 인상적입니다.

그러나 전이트 시스템에 대한 액세스 개발자들을 확인하고 싶다는 것을 만들지 않는 잘못된 결론입니다. 따라서 효율성을 향상시키기 위해,최고의 임상 시험합니다. 그 후에 출시될 예정 응용 프로그램 형태로 모바일 장치에 대한니다. 그래서 누구나 사용할 수 있는 시스템이 필요할 때입니다.

"저는 순간의 깨달음에 왔을 때 깨달았다는 방법을 많이 질량 스마트폰,"—말한다 에니다.

"거의 모든 사람이 그의 주머니에서 작은 슈퍼컴퓨터 장착,세트의 다양한 센서,센서,카메라습니다. 그때 생각했:무엇을 우리가 사용하는 경우 이러한 기회를 제공하는 시각적 표시의 피부에 암 또는 다른 피부병을까?"이다.

으로 많은 다른 피부병의 조기 진단 피부암에서 중요한 치료 효율성이다. 통계는 초기 탐지의 징후의 생존율에서 10 년 이상은 95%였습니다. 의 검출되는 질병에서 나중에 단계 채택되기 전의 적절한 치료 방법,이 비율이 떨어 10-15 니다.

피부과 매우 긍정적으로 환영하는 새로운 기술의 이른 진단에 특히 배경의 떨어지는 관심의 직업에서는 일반적인 국가 수준:

"이라는 새로운 기술의 잠재력을 제공하 품질,효율적이고 시기 적절한 접근을 피부과학 서비스입니다. 이것은 매우 긍정적인 뉴스,특히 배경에서의 일반적인 비율 감소의 품질은 이 분야에서 전문가와 동시에 증가는 케이스에서의 병변의 피부암",—말했다 kara Mahto,컨설턴트는 피부과 및 대표자의 건강한 조직의 영국은 피부 재단한다.