JAKARTA – Des chercheurs à l’Institut de technologie du Massachusetts (MIT), l’institut de développement informatique et d’intelligence artificielle (IA), ont créé deux algorithmes d’apprentissage automatique capables de détecter le cancer du pancréatique.
Embauché par une équipe du laboratoire de science de l’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL), les deux modèles d’algorithmes ont été unis pour former un réseau nerveux appelé PRISM. Ce réseau peut détecter l’adénocarsen sapulc (PDAC).
Selon le rapport d’Engagdet, l’algorithme d’apprentissage automatique développé par le MIT est en mesure d’exclure le seuil de diagnostic actuel. Si le dépistage standard n’est en mesure de trouver que 10% de PDAC, PRISM sera en mesure d’identifier 35% des cas de PDAC.
PRISM peut dépasser les normes actuelles de diagnostic parce que le MIT fournit des données plus riches sur le réseau. PRISM obtient plus de 5 millions d’enregistrements de santé électroniques de patients qui sont considérés comme dépassant l’échelle des informations des modèles ordinaires d’IA.
« Ce modèle utilise des données cliniques et de laboratoire régulières pour faire des prévisions et la diversité de la population américaine est une avancée significative par rapport à d’autres modèles de PDAC, qui se limitent généralement à certaines zones géographiques », a déclaré Kai Jia, un chercheur.
PRISM est l’un des meilleurs réseaux développés par le MIT. Ce projet est travaillé depuis six ans pour détecter rapidement la PDAC. La raison en est que la majorité des patients atteints de cancer du pancréat sont diagnostiqués après avoir entré dans leur dernier stade.
Bien que le PRISM soit en mesure de fonctionner très bien, l’utilisation de cette technologie est toujours limitée. Le PRISM ne peut être utilisé que dans les laboratoires du MIT et sur certains patients aux États-Unis. Cette technologie doit encore être développée pour augmenter l’échelle de l’IA pour devenir mondial.
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