Un robot AI cunoscut sub numele de „Transformer” a fost echipat cu inteligență artificială și a demonstrat capacitatea de a interpreta imagini cu raze X toracice cu aceeași precizie ca un medic radiolog experimentat. Conform unui nou studiu realizat în Germania și publicat în revista Radiology, această tehnologie a depășit alte modele AI obișnuite utilizate pentru diagnosticarea bolilor.
Această tehnologie avansată a fost dezvoltată de o echipă de cercetători de la Spitalul Universitar din Aachen și utilizează tehnologia cunoscută sub numele de „rețele neuronale bazate pe transformatori”. Această tehnologie a fost inițial dezvoltată pentru a analiza limbajul uman și a fost utilizată în platformele precum ChatGPT.
Diagnosticarea bolilor în medicină se bazează în mod obișnuit pe date imagistice și non-imagistice. Cu toate acestea, abordările AI existente au fost limitate la manipularea unui singur tip de date într-un moment dat. Robotul AI „Transformer” reprezintă un pas semnificativ înainte, având capacitatea de a analiza datele clinice împreună cu imagini cu raze X pentru a oferi decizii mai informate, au explicat reprezentanții Societății Americane de Radiologie.
Dr. Firas Khader, autorul principal al studiului de la Spitalul Universitar din Aachen, a menționat că „modelele transformatoare formează un tip mai general de rețea neuronală, ceea ce le face deosebit de potrivite pentru aplicațiile medicale în care diverse variabile, cum ar fi datele pacientului și rezultatele imagistice, sunt adesea integrate în procesul de diagnosticare.”
Pentru a desfășura cercetarea, acest AI a fost instruit să diagnosticheze până la 25 de boli diferite și apoi a fost comparat cu un model multimodal. Rezultatele au arătat că varianta multimodală a obținut în mod consecvent o precizie mai mare în diagnostic în toate condițiile testate, ajungând la 77%, în comparație cu 70% pentru AI care a folosit doar radiografii toracice și 72% atunci când a avut acces doar la date clinice, fără imagini.
Dr. Khader consideră că modelul propus poate servi drept exemplu pentru integrarea eficientă a unor cantități semnificative de date în platformele AI. Mai spune că „pe măsură ce volumele de date despre pacienți cresc constant, iar medicii au timp limitat pentru fiecare pacient, devine din ce în ce mai dificil pentru clinicieni să interpreteze eficient toate informațiile disponibile. Modelele multimodale oferă promisiunea de a ajuta clinicienii să facă diagnostice precise și să eficientizeze agregarea datelor disponibile.”
Sursă: 360medical.ro
Mai multe știri pe republikanews.ro.
Ne găsești pe pagina de Facebook RepublikaNews.