A Google alapos képzés a fertőző betegségek (és nagyon sikeres)
Ha adsz a számítógép elég fotók és a kívánt algoritmus tud tanulni látni. És ha a képek sérült szemet, a számítógép lehet tanulni betegségek diagnosztizálására a szem jobb, mint az emberek. Körülbelül egyharmada a cukorbetegek ez a fajta sérülés, és ha nem kezelik, akkor vezet vaksághoz vezethet. De abban az esetben a korai felismerés nagyon kezelhető.
A probléma az, hogy sokan nem férnek hozzá szemész, aki képes diagnosztizálni azokat. A világ 387 millió ember szenved cukorbetegségben szenvedő betegek, akiknek szükségük van a rendszeres felügyelete szakértők, akik tudták azonosítani a problémát időben. Modern megelőző módszerek nem elég jó - Diabéteszes retinopátia egyik fő oka látásromlás és vakság a munkaképes korú népesség.
Neurális hálózat - egyfajta mesterséges agy. bár egyszerű. Megmutatja neki egy hatalmas sor képek betegek retina károsodás nélkül, mérnökök képzése, hogy a hálózat megkülönböztethetők a beteg és egészséges szemek. Edzés után, a Google csapata tesztelte neurális hálózat meghatározni, hogy az algoritmus képes érzékelni a diabéteszes retinopátia szemész, aki látta ugyanazt a képet.
Google algoritmusa bizonyult egy kicsit jobban az emberi szemész, jelezve, hogy a neurális hálózat segítségével a betegek a jövőben, vagy legalábbis segítik az orvosok a diagnózis folyamatban.
Az orvosok már használják ezt a technológiát a diagnózis a szívbetegségek és egyes daganatok. Jelenleg ez a technológia nem olyan fejlett, mint az új algoritmus a Google mély tanulás, de működik ugyanazon elvek szerint. Az orvosok azonosítani a problémákat, mint például elzáródás az artériákban a szívbetegségek és a kóros kinövések a rák, néztem képeket a tested, röntgen- vagy CT-vizsgálat. Az ilyen képekkel szakember - radiológus - sok éves tapasztalat azonosítása problémás területek a fényképek között.
Mégis az ember tekintete nem tökéletes, de az emberek hajlamosak hibázni. Ha a számítógép nem ugyanaz a dolog, akkor szinte biztosan meghaladta a képességét az ember, hogy megtalálják rákos daganatok vagy elzáródott artériák. A logikus megoldás az lenne, hogy tanítani a számítógép megkülönböztetni a rendkívüli a rendes képet. Úgy tűnik, hogy ez könnyű.
A probléma az, hogy a számítógépek egyre nehezebben felismerhető képek, mint az emberi agy. Jellemző a képet a számítógépre, akkor láthatjuk, hogy nő a strandon. Egy számítógép e táj - egy sor pixel. Látod a szemüvegét és a kalapot. Tudod, hogy a lány zöld bikini fehér virágok, az ég enyhén felhős. A számítógép nem lát semmit, ha nincs a számítógépes látás.
Számítógépes látás - „látni”, hogy valamilyen módon megpróbálja tanítani számítógépek. Betegségek diagnosztizálása képek - a legegyszerűbb formája a számítógépes látás, de ez nem elég, hogy egy pár emberi szem.
A Google azt tervezi, hogy ez megváltozzon. A vállalat területén elért haladás a számítógépes látás, részben azért, mert a hozzáférés óriási mennyiségű adatot. Akkor már nézni azt a munkát, mert a Google felhasználja a számítógépes látás, hogy megszervezzék a személyes képek a Google Fotók. Ezek megtalálhatók, például a „hó kép” vagy „kutya képek”. Google algoritmus jobb a kép és rendezi az Ön számára.
A diabéteszes retinopátia - az egyik első diagnosztikai alkalmazások által létrehozott Google mély tanulás számítógépes látás. Más csoportok dolgoznak hasonló projektek. Cornell tanítja számítógépek diagnosztizálni tüdőbetegség, szív és a csontok. A finn csoport dolgozik malária diagnosztikai módszerek vér képekkel, míg az IBM már régóta dolgozott egy algoritmus kimutatására bőrrák.
Miután a számítógépes látás és mélyreható képzés megváltozik a folyamat diagnosztizálására betegeknél. De az FDA még nem hagyta jóvá az ilyen technológiák a gyógyászatban. Már a kezdet kezdetén meg kell határoznia, hogyan lehet biztosítani a biztonságos működés a neurális hálózatok. Addig kereshet a Google neurális hálózat képét a macskák és kutyák, és kapcsolja őket rémálmok.
A Google alapos képzés a fertőző betegségek (és nagyon sikeres) Ilya Khel