A koronavírus kezelésében fontos mesterséges intelligencia fejlesztésében segített a Facebook

Facebook mesterséges intelligencia központja és a New York Egyetem egy közös program keretében olyan algoritmust fejlesztett, ami meg tudja jósolni a radiológiai felvételek alapján, hogy kinél lesz súlyos a COVID-fertőzés lefolyása. 

Az algoritmus a felvétel alapján meg tudja gyorsan jósolni, hogy kinek lesz szüksége hamarosan kiegészítő oxigén-terápiára. A segítségével elkerülhető, hogy a veszélyeztetett betegeket hazaküldjék, illetve segít abban is, hogy a kórházakban előre fel tudjanak készülni arra, ha több oxigénre vagy több erőforrásra lesz szükségük. 

brian-mcgowan--9_6ymujvpu-unsplash.jpg

A feladat nem volt nagyon egyszerű, mert az új koronavírus nyomai bár láthatóak a tüdőfelvételeken, mégsem egységesek, és a nehéz megjósolni, hogy egy elváltozás milyen mértékű állapotromlást eredményez a betegeknél. 

A gépi tanulás ha nagyon le szeretnénk egyszerűsíteni, hasonlóan ment, mintha például azt tanították volna, hogyan ismerhet fel kutyákat a rendszer. Először csak vonalakat, formákat lesz képes megkülönböztetni, vagy a példa alapján először egy cserepesvirág és egy kutya közül ki tudja választani, hogy melyik a kutya, de ahhoz rengeteg adatra van szükség, hogy meg tudjon különböztetni egy tacskót egy retrivertől, majd a végén azt is felismerje, hogy a képen nem szibériai husky látható, hanem alaszkai malamut. Itt pedig nem az volt a cél, hogy a röntgen alapján diagnosztizálják a betegséget, hanem, hogy megjósolják a súlyos progressziót. A hangsúly itt a képsorozaton volt, hiszen mikor valakit felvesznek a kórházba, akkor a protokoll szerint készül felvétel a tüdejéről, majd pár nappal később ezt megismétlik. A modell a sorozatokban kereste az olyan változásokat, amik az előzetesen finomhangolt, és rendelkezésre álló információhalmazok szerint jelezhetik, hogy az állapota súlyosbodni készült. A modell 75 százalékos biztonsággal jelezte előre a bajt, ami a radiológusok teljesítményével megegyező, vagy éppen hatékonyabb, viszont gyorsabb és megkönnyíti a munkát, ráadásul a radiológusok leterheltségét is csökkentette. Olyan esetekben is jelzett, ahol a beteg akár nem is érezte rosszabbul magát, vagy éppen saját benyomása szerint jobban volt, ezzel pedig már az előtt sikerült kiszűrni, hogy kikre kell jobban odafigyelni, mielőtt túl nagy, esetleg visszafordíthatatlan lett volna a baj. 

Ezt az algoritmust önállóan egy kórház vagy egyetem se tudta volna lefejleszteni, a Facebooknak pedig lehetősége van arra is, hogy nyílt forráskódot használjanak, és olyan kezelőfelületet adjanak hozzá, amivel a világon bárhol elérhetővé teszik kórházak számára. A jövőben pedig a további finomhangolással más légzőszervi betegségeket is megállapíthatnának még az előtt, hogy a betegség tüneteket okozna. 

Forrás: Engadget

A bejegyzés trackback címe:

https://marketingmorzsak.blog.hu/api/trackback/id/tr1016397446

Kommentek:

A hozzászólások a vonatkozó jogszabályok  értelmében felhasználói tartalomnak minősülnek, értük a szolgáltatás technikai  üzemeltetője semmilyen felelősséget nem vállal, azokat nem ellenőrzi. Kifogás esetén forduljon a blog szerkesztőjéhez. Részletek a  Felhasználási feltételekben és az adatvédelmi tájékoztatóban.

Marketing Morzsák

Hírek a social mediából és a social mediáról. Facebook, Instagram, Twitter, Tikt-Tok és társai.

Facebook oldaldoboz

Még több Marketing Morzsa

  • Nincs megjeleníthető elem
süti beállítások módosítása