Есть существо, которое невозможно победить … Теперь и в диагностике рака
«Я был гордым человеком», — признался великий мастер игры в Го Ли Седоль в 2019 году. «Я думал, что я лучший или один из лучших. А потом ИИ загнал последний гвоздь в крышку моего гроба. Его не победить, как ни старайся. Не вижу смысла… Даже если я стану номером один, есть существо, которое невозможно победить.»
Спустя 6 лет подобное могут сказать лучшие эксперты по диагностики рака.
Новая ИИ-модель ECgMLP определяет рак эндометрия с точностью 99,26% по микроскопическим изображениям тканей, что значительно превосходит результаты, полученные специалистами-людьми и современными автоматизированными методами (78-81%).
Сверхчеловеческая эффективность ECgMLP при обнаружении раковых клеток на микроскопических изображениях тканей достигается за счет не доступных людям специализированных механизмов самовнимания и суперэффективного обучения.
Рак эндометрия — это самая частая злокачественная опухоль женских половых органов. Но если болезнь выявлена своевременно и проведено адекватное лечение, большинство пациенток выздоравливает.
Однако, значимость прорывных результатов ECgMLP выходит за рамки диагностики рака эндометрия.
Исследователи также проверили его универсальность в отношении других видов рака, обнаружив с высокой точностью колоректальный (98,57%), рак молочной железы (98,20%) и рак полости рта (97,34%).
«Основная модель искусственного интеллекта, разработанная в ходе этого исследования, может быть принята в качестве мозга программной системы, которая будет использоваться для оказания помощи врачам в принятии решений при диагностике рака»
- говорят авторы модели.
Не знаю, как вас, но меня еще поразил тот факт, что модель разработана не в США или Китае. Это продукт кооперации Международного университета Даффодил в Бангладеш, Университета Чарльза Дарвина, Университета Калгари и Австралийского католического университета. Во как!
FYI Напоминаю, что предыдущий невероятный скачок уровня машинного интеллекта в медицине произошел аж 2 года назад.
#LLMvsHomo
