ジャカルタ - コンピュータ開発研究所で人工知能(AI)であるマサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者は、臓癌を検出できる2つの機械学習アルゴリズムを作成しました。
コンピュータサイエンス研究所と人工知能(CSAIL)のチームによって実施された2つのアルゴリズムモデルは、PRISMと呼ばれるニューラルネットワークを形成するためにまとめられました。このネットワークは、臓デノカルサドゥクタス臓(PDAC)を検出することができます。
Engagdetレポートによると、MITが開発した機械学習アルゴリズムは、現在の診断値を超える可能性があります。標準的なスクリーニングでPDACの10%しか見つからない場合、PRISMはPDAC症例の35%を特定できます。
PRISMは、MITがネットワーク上でより豊富なデータを提供するため、現在の診断基準を通過することができます。PRISMは、通常のAIモデルから情報の規模を超えていると判断された500万を超える患者の電子健康記録を入手しました。
「このモデルは臨床データと日常的な実験室データを使用して予測を行い、米国の人口の多様性は、通常、特定の地理的領域に限定される他のPDACモデルと比較して大きな進歩です」と、ある研究者Kai Jiaは述べています。
PRISMはMITが開発した最高のネットワークの1つです。このプロジェクトは、PDACを早期に検出するために6年前から実施されています。その理由は、臓癌患者の大多数が最終段階に入った後に診断されるからです。
PRISMは非常にうまく機能することができますが、このテクノロジーの使用はまだ限られています。PRISMは、MIT研究所と米国の少数の患者にのみ使用できます。このテクノロジーは、AIをグローバルに拡大するためにまだ開発する必要があります。
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