При помощи алгоритмов машинного обучения можно будет распознавать опухоли

БУДУЩЕЕ МЕДИЦИНЫ (ЧАСТЬ1)

Выбрать язык ​ ▼

Будущее,

Медецина

Прогнозы и аналитика › Здоровье › Будущее медицины (часть1)

ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ МОЖНО БУДЕТ РАСПОЗНАВАТЬ ОПУХОЛИ

Диагностировать заболевание очень важно, поставить диагноз имеет не менее важно, чем лечить болезнь. Но часто в силу разнообразных причин постановка диагноза может оказаться затруднена некоторыми дополнительными факторами. И если в случае не очень опасных для жизни состояний при промедлении не возникнут большие осложнения, то такие заболевания как, например, онкология должны быть в как можно более быстрее диагностированы. Чтобы улучшить выявляемость заболеваний специалисты Google хотят пользоваться алгоритмами машинного обучения.

Сотрудники компании Google решили прийти на помощь потому что, как говорит статистика, в вопросах наличия у пациентов некоторых форм рака предстательной и молочной желез, мнения врачей могут совпадать всего на 48%. Для того, чтобы решить эту проблему, предложили использовать помощь искусственного интеллекта. Чтобы создать программу исследователями были использованы снимки органов, которые были поражены онкологией, предоставленные медицинским центром университета Неймегена. Для этих целей хорошо подошел уже имеющийся алгоритм, называющийся Inception (или GoogLeNet).

Система изучила большое количество тепловых карт, то есть снимков, которые показывали, какие части тканей могут быть поражены. После модификации алгоритма подготовленные с его помощью тепловые карты усовершенствовали настолько, что их точность достигла 89%, по сравнению с изначальными снимками, которые содержали много «шумов». Далее исследователи сравнили выводы и результаты работы Inception с заключениями врачей. После анализа ста тридцати снимков оказалось, что Inception на 16% эффективнее человека способен определять участки поражения.

В США ПРИНЯТ ПЛАН ПО УНИЧТОЖЕНИЮ ГЕПАТИТА В И С К 2030 ГОДУ

Ежегодно из-за гепатита В и С в США умирает более двадцати тысяч человек. Учение планируют начать активно бороться с заболеванием и к 2030 году предотвратить около 90 тысяч смертей.

Ученые полагают, что проблема состоит в том, что исследования этого заболевания не считаются приоритетными. Хотя вирусный гепатит — седьмая по масштабам причина летальных исходов в мире, Национальный институт здравоохранения выделяет на него лишь 1% бюджета.

В США 1,3 миллионов человек болеют хроническим гепатитом B, а 2,7 миллионов человек болеют хроническим гепатитом C. Также эти инфекции увеличивают риск рака печени — гепатиты В и С являются причиной 80% эпизодов рака печени в мире. В США за период с 2003 по 2012 год случаи болезни рака печени увеличились на 38%, а смертность от рака печени увеличилась на 56%, и причиной этому был именно вирусный гепатит.

Предотвратить гепатит В можно при помощи вакцинации, последние достижения науки помогли сделать гепатит С излечимым. Так что, к 2030 году число смертей от гепатита В можно уменьшить вдвое. А если лечить всех людей, имеющих хронический гепатит C, то к 2030 году можно будет снизить число новых случаев заболевания на 90%, и уменьшить смертность от гепатита C на 65% за то же время.

Также важным шагом к достижению цели станет профилактика. Примерно 90% американских детей и только около четверти взрослых старше 19 лет были полностью вакцинированы против гепатита B в 2013 году. Если США поддержит вакцинацию от гепатита на том же уровне, как и вакцинацию от сезонного гриппа, то будут достигнуты большие успехи. Также важно внимательно относиться к вакцинации детей, которые родились у женщин, которые болеют хроническим гепатитом — их нужно привить в течение двенадцати часов после рождения.

В прошлом году команда ученых канадского Университета Макгилла создала мгновенный тест на гепатит С и ВИЧ. А недавно в США было одобрено лекарство от всех штаммов гепатита С — оно оказывает почти 100% эффект через три месяца регулярного приема.

 

БУДУЩЕЕ МЕДИЦИНЫ (ЧАСТЬ1)

Выбрать язык ​ ▼

Будущее,

Медецина

Прогнозы и аналитика › Здоровье › Будущее медицины (часть1)

ПРИ ПОМОЩИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ МОЖНО БУДЕТ РАСПОЗНАВАТЬ ОПУХОЛИ

Диагностировать заболевание очень важно, поставить диагноз имеет не менее важно, чем лечить болезнь. Но часто в силу разнообразных причин постановка диагноза может оказаться затруднена некоторыми дополнительными факторами. И если в случае не очень опасных для жизни состояний при промедлении не возникнут большие осложнения, то такие заболевания как, например, онкология должны быть в как можно более быстрее диагностированы. Чтобы улучшить выявляемость заболеваний специалисты Google хотят пользоваться алгоритмами машинного обучения.

Сотрудники компании Google решили прийти на помощь потому что, как говорит статистика, в вопросах наличия у пациентов некоторых форм рака предстательной и молочной желез, мнения врачей могут совпадать всего на 48%. Для того, чтобы решить эту проблему, предложили использовать помощь искусственного интеллекта. Чтобы создать программу исследователями были использованы снимки органов, которые были поражены онкологией, предоставленные медицинским центром университета Неймегена. Для этих целей хорошо подошел уже имеющийся алгоритм, называющийся Inception (или GoogLeNet).

Система изучила большое количество тепловых карт, то есть снимков, которые показывали, какие части тканей могут быть поражены. После модификации алгоритма подготовленные с его помощью тепловые карты усовершенствовали настолько, что их точность достигла 89%, по сравнению с изначальными снимками, которые содержали много «шумов». Далее исследователи сравнили выводы и результаты работы Inception с заключениями врачей. После анализа ста тридцати снимков оказалось, что Inception на 16% эффективнее человека способен определять участки поражения.