Kalifornijos universiteto mokslininkai žurnale „Cell“ pasauliui pristatė savo proveržio sprendimą dirbtinio intelekto srityje. Jų sukurta platforma gali ne tik aptikti, bet ir diagnozuoti ligas, susijusias su akies tinklainės degeneracija. Jie, be kitų, to pasiekė keisdami kompiuterio mokymosi sistemą.
Šiuo metu mes galime pasitikėti dirbtiniu intelektu tokiose srityse kaip automobilio statymas savarankiškai, tačiau pasikliauti juo tokiose sudėtingose situacijose kaip medicininės diagnozės iki šiol nebuvo įprasta praktika. Kalifornijos universiteto mokslininkai nori tai pakeisti - platforma, kurią jie sukūrė naudodami dirbtinį intelektą, gali ne tik diagnozuoti ir atskirti dvi populiariausias tinklainės ligas (geltonosios dėmės degeneracija ir diabetinė geltonosios dėmės edema), bet ir įvertinti ligos sunkumą.
Šios sėkmės raktas buvo pakeisti AI mokymąsi. Mokslininkai naudojo naują specifinį mašininio mokymosi tipą, vadinamą „mokymuisi perkelti“. Mokymosi medicinos srityje reiškinys yra tas, kad jis leidžia perduoti žinias iš vienos ligos srities į kitą, padidinant diagnozės tikslumą, tuo pačiu sumažinant mokymuisi reikalingą laiką. Šiuo metu platforma jau absorbavo 200 tūkst. Tinklainės tomografija ir per 30 sekundžių gali nuspręsti, ar pacientui reikalingas gydymas. Diagnozės efektyvumas yra maždaug 95%, kurį autoriai palygina su gerai parengto oftalmologo tikslumu. Negana to, diagnozės procesas taip pat tapo kuo skaidresnis, kad juo galėtų pasitikėti net pacientai, kurie nėra susipažinę su technologijomis. Kompiuteris nuolat rodo, į kokią sritį žiūri ir kuo remiasi.
Naudojant perkėlimo mokymosi sistemą, Kalifornijos dirbtinis intelektas leidžia diagnozuoti krūtinės ląstos rentgeno spindulius ir 90 proc. tiksliai atskirti virusinę ir bakterinę pneumoniją. Artimiausias kūrėjų planas yra jį pritaikyti ir kitose medicinos srityse, nes, pasak jų, kaskart didinant duomenų bazę, didinamas diagnozės efektyvumas. Galiausiai, tikslas yra parodyti gydytojams, kad dirbtinis intelektas yra vertinga priemonė, leidžianti jiems pagerinti savo darbą, o pacientai - kad greita ir tiksli kompiuterio diagnozė leis jiems greičiau išgydyti reikiamą gydymą.
