x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться

машинное обучение

05 Июнь
304
Алгоритмы машинного обучения постоянно мелькают сегодня в заголовках новостей, в том числе и в Evercare. Однако эти системы обучаются в 10 раз медленнее, чем люди, что позволяет нам пока думать, что роботы еще не скоро захватят мир. Но недавно компания Google объявила о разработке искусственного интеллекта, который может учиться также быстро, как человек. Эта новость пришла к нам из лондонского подразделения Google компании DeepMind, которое как раз специализируется на технологиях машинного обучения. По их утверждениям, их новая разработка не только может намного быстрее, чем предыдущие модели искусственного интеллекта ассимилировать и использовать информацию, но и в ближайшее время достигнут здесь скорости человека. Метод DeepMind копирует процесс обучения, который происходит в мозгу человека или животного. Напомним, что технология машинного обучения использует слои нейронных сетей для обнаружения тенденций или шаблонов в данных. Если на одном уровне идентифицируется шаблон,...
31 Май
583
Исследователи из американской Ассоциации исследований в области зрения и офтальмологии (Association for Research in Vision and Ophthalmology, ARVO) разработали алгоритм машинного обучения, который может предсказывать наступление того критического момента, когда ранняя стадия возрастной макулярной дистрофии (ВМД)* может перейти в тяжелую форму. Для своей работы программное обеспечение использует полученные через определенные промежутки времени фотографии сетчатки пациента. Новая работа была представлена недавно на очередной Ежегодной встрече ассоциации, которая проходила в Балтиморе (США). Для проверки работы алгоритма было проведено исследование с участием 38 пациентов, которые страдают от ВМД в ранней или средней стадии. Для анализа использовались фотографии, полученные при помощи оптической когерентной томографии**, которые делались каждые три месяца в течение 15 месяцев. Алгоритм смог точно предсказать наступление в течение ближайших 12 месяцев регрессии друз на сетчатке...
24 Апрель
1,139
Американские ученые из больницы университета имени Томаса Джефферсона разработали решение на базе алгоритмов искусственного интеллекта, которое предназначено для обнаружения туберкулеза по рентгеновским снимкам. Этот проект ставит своей целью облегчить процесс скрининга и диагностики в районах, где до сих много больных туберкулезом и отсутствует доступ к квалифицированным радиологам. Подобное решение - это эффективный с точки зрения затрат метод, позволяющий предоставить возможности ранней идентификации этой опасной болезни и ее лечения в развивающихся странах. Для разработки решения ученые использовали более 1000 рентгеновских снимков больных и здоровых людей, которые обрабатывались и использовались для "тренировки" двух моделей системы. Одна из них была построена на решении AlexNet, вторая - GoogleNet. Самые лучшие результаты были получены при использовании модели, в которой работала комбинация AlexNet и GoogleNet, отмечает Healthcare IT News. Здесь была получена точность...
18 Апрель
757
Каждый год около 20 миллионов людей умирает от сердечно-сосудистых заболеваний. Это заботит сегодня многих ученых в мире и вот разработчики из Ноттингемского университета (Великобритания) разработали алгоритм машинного обучения, который способен предсказывать вероятность инфаркта или инсульта так же хорошо, как и врач. Может даже лучше. Американский кардиологический колледж (АКК) и Американская сердечная ассоциация (АСА) разработали серию инструкций, позволяющих оценить риск сердечно-сосудистого заболевания у пациента, основываясь на восьми факторах - возраст, уровень холестерина, кровяное давление и т.п. В среднем эта система точно оценивает риск у человека примерно в 72.8% случаев, пишет Engadget. В принципе, это достаточно точно, но команда университетских ученых постарались улучшить этот показатель. Они разработали четыре компьютерных алгоритма машинного обучения, затем ввели в программу данные 378 256 пациентов из всей страны. Система первоначально использовала...
28 Март
862
Национальная служба здоровья Великобритании начинает внедрять систему прогнозной аналитики, которая предназначена для помощи идентификации тех пациентов, которые находятся в зоне высокого риска ухудшения здоровья. С этой целью английская NHS (National Health Service) заключила контракт с шотландской фирмой snap40, специализирующейся на решениях на базе алгоритмов искусственного интеллекта. Контракт был заключен после завершения успешных клинических испытаний системы в двух больницах, входящих в систему NHS. Пользователи системы носят на себе носимые медицинские устройства, в непрерывном режиме измеряющие показатели здоровья, а измеренные данные также непрерывно отправляются в программную платформу прогнозной аналитики компании snap40. Там вся информация оценивается с применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта и при выявлении признаков изменений, несущих за собой потенциальный риск здоровью, система отсылает предупреждающий сигнал врачу, пишет Digital...
05 Февраль
528
Компания Verily, входящая в холдинг Alphabet, начала свою деятельность на поле борьбы с диабетом несколько месяцев назад, заключив партнерское соглашение с французской фармацевтической компанией GSK. Теперь она решила двигаться дальше и объединила свои усилия с известным производителем систем обработки изображений японской фирмой Nikon. Цель этого проекта - улучшение процесса скрининга при заболеваниях диабетической ретинопатией и макулярным отеком, связанными с диабетом болезнями глаз, которые входят в число основных причин потери зрения у взрослых людей, пишет Engadget. Партнеры намерены разработать технологии обработки и визуализации изображений на базе алгоритмов машинного обучения, которые помогут обнаруживать эти заболевания на самой ранней стадии. В этом случае к делу могут приступить врачи и предотвратить потерю зрения пациентом, если это будет возможно. Детали соглашения на сегодняшний день неизвестны, но предположительно Nikon будет использовать свою экспертизу в...
30 Январь
1,654
Платформа, предназначенная для визуализации и анализа медицинских изображений и разработанная компанией Arterys, получила официальное разрешение от американских регулирующих органов на использование с целью помощи врачам при диагностике сердечных заболеваний. Платформа представляет собой облачную самообучающуюся нейросеть, которая работает на базе алгоритмов машинного обучения. В настоящее время система уже использует при анализе изученные ранее 1000 случаев сердечных болезней, причем по мере ее использования база данных, которую она использует для обучения и повышения качества знаний, будет увеличиваться. В отличие от традиционных программных систем, используемых для просмотра медицинских изображений, Arterys Cardio DL использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации занимающего массу времени анализа и других задач, которые, как правило, сегодня выполняются вручную. При этом регулятор (FDA) подтверждает возможность платформы определять результаты также точно, как...
30 Январь
739
Американская компания KenSci получила инвестиции в размере $8.5 млн для разработки специализированной платформы на базе алгоритмов машинного обучения для здравоохранения. Система предназначена для обеспечения текущего и прогнозного анализа, позволяющего оценивать риск заболевания не только для отдельных пациентов, но и населения в целом, и предпринимать меры до того, как болезнь зайдет слишком далеко. По словам главы компании Самира Менджера, Мы действительно будем предсказывать, как болезнь будет развиваться, более того, сможем сообщать, сколько будет стоить ее лечение и как оптимизировать затраты. Лучше заранее все спрогнозировать, чтобы раньше начать лечение. Компания уже попробовала применить к прогнозированию сепсиса. По словам Менджера, статистика говорит о том, выживаемость составляет 80%, если антибиотики начинают вводить пациенту в течение первого часа после инфицирования, и стремительно уменьшается со временем - шансы человека выжить составляют 20%, если...
24 Январь
715
Системы на базе алгоритмов машинного обучения способны помочь врачам обнаруживать признаки ряда заболеваний, которые трудно диагностировать традиционными методами, таких как посттравматическое стрессовое расстройство. Конечно, достаточно просто обнаружить простуду по хрипу в голосе, но американские ученые из Медицинского центра Лэнгоуна Нью-Йоркского университета полагают, что малозаметные изменения голоса, которые не слышит человеческое ухо, могут помочь идентифицировать или спрогнозировать наличие труднодиагностируемых заболеваний. Исследователи собрали коллекцию образцов голосов ветеранов боевых действий для того, чтобы определить, как специфические характеристики, такие как тон или высота, могут помочь диагностировать черепно-мозговую травму, посттравматический стрессовый синдром (ПТСС) или депрессию. Уже первые исследования помогли обнаружить специфические характеристики, которые позволяют с точность в 77% отличить пациентов с ПТСС от здоровых людей. При этом, по мнению...
23 Январь
533
Сотрудники медицинского исследовательского центра лондонского Института медицинских наук разработали решение, позволяющее с помощь алгоритмов искусственного интеллекта спрогнозировать, когда пациентам с легочной гипертензией* требуется более агрессивное лечение, чтобы предотвратить смерть. В своем недавно опубликованном исследовании они описывают метод использования алгоритмов машинного обучения для автоматического анализа изображений сердца пациентов, полученных с помощью МРТ. После анализа программное обеспечение использует обработанные изображения для создания "виртуального трехмерного сердца", отображая, как 30 000 точек в сердце сокращаются во время каждого удара сердца. Для разработки системы ученые ввели в нее данные сотен предыдущих пациентов. За счет определения связи данных и моделей система обучалась, какие параметры сердца, ее формы и структуры связаны с возникновением у человека риска сердечного приступа. Программное обеспечение было разработано на основе...
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь