Washington Eyalet Üniversitesi'nden araştırmacılar, insan dokularındaki hastalık belirtilerini tanıyabilen yapay zeka sistemi geliştirdi. Bu sistemin, doktorların gözden kaçırdığı patolojileri bile tespit ettiği belirtiliyor.
Yeni geliştirilen sistem, derin öğrenme kullanarak enfeksiyonları tanımlıyor ve zaman ile doğruluk açısından insan yeteneklerini aşabiliyor. Scientific Reports dergisinde yayınlanan çalışmada, bu yapay zeka modelinin hataları verimli bir şekilde tanımladığı vurgulandı. Bu teknoloji, patologların örnekleri tanımlamak için saatler harcadığı hastalık araştırmalarının hızını artırabilir.
Bilim insanı Michael Skinner, "Bu yapay zeka tabanlı derin öğrenme programı, dokuları incelerken son derece doğruydı. Hem hayvanlar hem de insanlar için tıpta devrim yaratabilir," dedi.
Araştırmacılar, yapay zekaya meme kanseri ve lenf nodu metastazı gibi daha fazla gigapiksel görüntü ekleyerek test etti. Sonuçlar, yeni yapay zeka modelinin önceki sistemlerden daha verimli ve doğru olduğunu gösterdi. İlginç bir şekilde, doktorların gözden kaçırdığı patolojiler bile tespit edildi.
Çalışmanın yazarlarından Holder, "Artık hastalıkları tanımlamak için insanlardan daha hızlı ve doğru bir yolumuz var," dedi.
Yeni geliştirilen sistem, derin öğrenme kullanarak enfeksiyonları tanımlıyor ve zaman ile doğruluk açısından insan yeteneklerini aşabiliyor. Scientific Reports dergisinde yayınlanan çalışmada, bu yapay zeka modelinin hataları verimli bir şekilde tanımladığı vurgulandı. Bu teknoloji, patologların örnekleri tanımlamak için saatler harcadığı hastalık araştırmalarının hızını artırabilir.
Bilim insanı Michael Skinner, "Bu yapay zeka tabanlı derin öğrenme programı, dokuları incelerken son derece doğruydı. Hem hayvanlar hem de insanlar için tıpta devrim yaratabilir," dedi.
Araştırmacılar, yapay zekaya meme kanseri ve lenf nodu metastazı gibi daha fazla gigapiksel görüntü ekleyerek test etti. Sonuçlar, yeni yapay zeka modelinin önceki sistemlerden daha verimli ve doğru olduğunu gösterdi. İlginç bir şekilde, doktorların gözden kaçırdığı patolojiler bile tespit edildi.
Çalışmanın yazarlarından Holder, "Artık hastalıkları tanımlamak için insanlardan daha hızlı ve doğru bir yolumuz var," dedi.
