Исследовательская система автоматизирует древний медицинский метод диагностики по языку. Теперь это делает современное машинное обучение.
Как подробно описано в новой статье в журнале Technologies, клинические больницы на Ближнем Востоке предоставили ученым 60 фото языков для обучения алгоритма. На каждом снимке были изображены пациенты с различными заболеваниями — от желудочно-кишечных проблем до COVID-19.
В более чем 98% случаев ИИ мог точно определить заболевание, основываясь лишь на цвете языка.
Для создания системы ученые загрузили более 5,2 тыс. фото языков и соответствующих диагнозов в 6 отдельных алгоритмов машинного обучения. Затем исследователи проверяли, насколько точно модели «предсказывают цвет языка при любом освещении».
Даже наименее точная из этих систем, известная как наивный алгоритм Байеса, в 91% случаев выдавала верный результат, а фреймворк с открытым кодом XGBoost правильно диагностировал заболевание в 98,7% случаев.
Основной автор Али Аль-Наджи, адъюнкт-профессор в Техническом университете Багдада и Университета Южной Австралии (UniSA), говорит, что был вдохновлен традиционной китайской медициной. Этой практике уже 2 тыс. лет, и она до сих пор остается довольно точным методом диагностики.
«Цвет, форма и толщина языка могут выявить целый ряд заболеваний», — уверен Аль-Наджи.
Теперь же, когда они убедились в невероятной точности работы алгоритма, международная компания исследователей планирует создать приложение для смартфона, чтобы люди могли самостоятельно ставить себе диагнозы дома.
Джаван Чал, еще один профессор UniSA и соавтор исследования, утверждает, что этот «компьютерный анализ языка» не только безопасный и эффективный, но и «подкрепляет современные методы многовековой практикой».
Нас с детства учили высовывать язык и говорить доктору «А-а-а-а», однако мы сможем доверить осмотр ИИ.
Источник: RB.RU
Фото:
Как подробно описано в новой статье в журнале Technologies, клинические больницы на Ближнем Востоке предоставили ученым 60 фото языков для обучения алгоритма. На каждом снимке были изображены пациенты с различными заболеваниями — от желудочно-кишечных проблем до COVID-19.
В более чем 98% случаев ИИ мог точно определить заболевание, основываясь лишь на цвете языка.
Для создания системы ученые загрузили более 5,2 тыс. фото языков и соответствующих диагнозов в 6 отдельных алгоритмов машинного обучения. Затем исследователи проверяли, насколько точно модели «предсказывают цвет языка при любом освещении».
Даже наименее точная из этих систем, известная как наивный алгоритм Байеса, в 91% случаев выдавала верный результат, а фреймворк с открытым кодом XGBoost правильно диагностировал заболевание в 98,7% случаев.
Основной автор Али Аль-Наджи, адъюнкт-профессор в Техническом университете Багдада и Университета Южной Австралии (UniSA), говорит, что был вдохновлен традиционной китайской медициной. Этой практике уже 2 тыс. лет, и она до сих пор остается довольно точным методом диагностики.
«Цвет, форма и толщина языка могут выявить целый ряд заболеваний», — уверен Аль-Наджи.
Теперь же, когда они убедились в невероятной точности работы алгоритма, международная компания исследователей планирует создать приложение для смартфона, чтобы люди могли самостоятельно ставить себе диагнозы дома.
Джаван Чал, еще один профессор UniSA и соавтор исследования, утверждает, что этот «компьютерный анализ языка» не только безопасный и эффективный, но и «подкрепляет современные методы многовековой практикой».
Нас с детства учили высовывать язык и говорить доктору «А-а-а-а», однако мы сможем доверить осмотр ИИ.
Источник: RB.RU
Фото: