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스탠포드 과학자들이 동맥류를 감지하는 데 도움이되는 AI 도구 구축

스탠포드 과학자들이 동맥류를 감지하는 데 도움이되는 AI 도구 구축


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스탠포드 대학의 연구원들은 뇌 동맥류를 감지하는 데 도움이 될 수있는 인공 지능 (AI) 도구를 개발했습니다. 이 도구는 동맥류를 포함 할 수있는 뇌 스캔 영역을 정확히 찾아내는 방식으로 작동합니다.

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스탠포드의 통계 대학원생이자이 논문의 공동 저자 인 Allison Park는“머신 러닝이 실제로 의료 분야에서 어떻게 작동 할 것인지에 대해 많은 우려가있었습니다. "이 연구는 인공 지능 도구의 도움을 받아 인간이 진단 과정에 어떻게 참여하는지 보여주는 한 예입니다."

이 도구는 임상의가 100 회 스캔에서 최대 6 개의 동맥류를 정확하게 식별하는 데 도움이되었습니다. 그러나 연구팀은 AI 도구가 실시간 임상 응용 프로그램으로 출시되기 전에 AI 도구의 일반화 가능성을 평가하기 위해 추가 조사가 필요하다고 조언합니다. 그러나 여전히 동맥류 검색이 고통스럽고 어려운 작업이므로이 도구는 환영 할만한 추가 기능입니다.

동맥류에 대한 복잡한 검색

“동맥류 검색은 방사선 전문의가 수행하는 가장 노동 집약적이고 중요한 작업 중 하나입니다.”라고 방사선과 부교수이자이 논문의 공동 선임 저자 인 Kristen Yeom이 말했습니다. "복잡한 신경 혈관 해부학의 고유 한 문제와 놓친 동맥류의 잠재적 인 치명적인 결과를 감안할 때, 컴퓨터 과학과 비전의 발전을 신경 영상에 적용하게되었습니다."

알고리즘을 훈련하기 위해 염과 그녀의 팀은 611 개의 컴퓨터 단층 촬영 (CT) 혈관 조영술 두부 스캔에서 감지 할 수있는 임상 적으로 중요한 동맥류를 설명했습니다.

"우리는 모든 복셀 (픽셀에 해당하는 3D)에 동맥류의 일부인지 여부와 상관없이 모든 복셀에 레이블을 지정했습니다."라고이 논문의 공동 수석 저자이기도 한 Chute는 말했습니다. "훈련 데이터를 구축하는 것은 매우 힘든 작업이었고 많은 데이터가있었습니다."

훈련 후 알고리즘은 스캔의 각 복셀에 대해 동맥류가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 더 좋은 점은 AI 도구의 결과가 알고리즘의 결론이 스캔 상단에 반투명 하이라이트로 겹쳐져 나오므로 임상의는 AI의 입력 없이도 스캔이 어떻게 보이는지 확인할 수 있습니다.

"우리는 AI가 추가 된 오버레이를 사용한 이러한 스캔이 임상의의 성능을 향상시키는 방법에 관심이있었습니다."라고 컴퓨터 과학 대학원생이자이 논문의 공동 저자 인 Pranav Rajpurkar는 말했습니다. "스캔에 동맥류가 포함되어 있다고 알고리즘이 말하는 것보다 우리는 동맥류의 정확한 위치를 임상의에게 알릴 수있었습니다."

8 명의 임상의가 115 개의 뇌 스캔 세트를 평가하여 새로운 도구를 테스트했습니다. 이 도구를 사용하여 임상의는 더 많은 동맥류를 정확하게 식별하고 최종 진단에 대해 서로 동의 할 가능성이 더 높습니다.

AI와 함께 작동하도록 설계되지 않음

연구원들은이 도구가 이제 다른 질병을 식별하도록 더 훈련 될 수 있다고 믿습니다. 그러나이 작업 라인에는 문제가 남아 있습니다. 현재 스캔 뷰어 및 기타 기계는 딥 러닝 기술과 함께 작동하도록 설계되지 않았습니다.

"이러한 문제로 인해 순수한 AI 자동화가 아니라 AI와 방사선 전문의가 협력하여 배포가 더 빨라질 것이라고 생각합니다."라고 컴퓨터 과학 겸임 교수이자이 논문의 공동 선임 저자 인 Andrew Ng가 말했습니다. "우리는 여전히 기술 및 비 기술적 작업을 수행해야하지만 커뮤니티로서 우리는 거기에 도달 할 것이며 AI- 방사선 전문의 협력이 가장 유망한 경로입니다."

이 논문은 6 월 7 일에 출판되었습니다.JAMA 네트워크 오픈,


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코멘트:

  1. Gillermo

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  2. Derrick

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  6. Tojat

    감독자!!! 정말 좋아 !!!!!!!!!!!



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