Các nhà nghiên cứu từ Đại học California trên tạp chí Cell đã trình bày với thế giới giải pháp đột phá của họ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nền tảng mà họ tạo ra không chỉ có thể phát hiện mà còn có thể chẩn đoán các bệnh liên quan đến sự thoái hóa của võng mạc mắt. Điều này đã đạt được, trong số những người khác, bởi bằng cách thay đổi hệ thống học tập của máy tính.
Hiện tại, chúng ta có thể tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực như tự đậu xe hơi, nhưng việc dựa vào nó trong các tình huống phức tạp như chẩn đoán y tế vẫn chưa được thực hiện phổ biến cho đến nay. Các nhà khoa học từ Đại học California muốn thay đổi điều này - nền tảng mà họ tạo ra bằng trí tuệ nhân tạo không chỉ có thể chẩn đoán và phân biệt giữa hai bệnh võng mạc phổ biến nhất (thoái hóa điểm vàng và phù hoàng điểm do tiểu đường) mà còn đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh.
Chìa khóa thành công này là thay đổi cách học của AI. Các nhà nghiên cứu đã sử dụng một loại học máy cụ thể mới được gọi là "học chuyển giao". Hiện tượng học chuyển giao trong y học là nó cho phép bạn truyền kiến thức từ vùng bệnh này sang vùng bệnh khác, tăng độ chính xác của chẩn đoán đồng thời giảm thời gian học cần thiết. Hiện tại, nền tảng đã hấp thụ 200 nghìn. Chụp cắt lớp vi tính võng mạc và trong vòng 30 giây là có thể phán đoán được bệnh nhân có cần điều trị hay không. Hiệu quả của chẩn đoán là khoảng 95%, được các tác giả so sánh với độ chính xác của một bác sĩ nhãn khoa được đào tạo bài bản. Hơn nữa, quá trình chẩn đoán càng minh bạch càng tốt, để ngay cả những bệnh nhân không quen thuộc với công nghệ cũng có thể tin tưởng vào nó. Máy tính liên tục hiển thị khu vực mà nó đang xem xét và nó đưa ra chẩn đoán trên cơ sở nào.
Việc sử dụng hệ thống học chuyển giao cho phép trí thông minh nhân tạo của California chẩn đoán X-quang ngực và với 90%. phân biệt chính xác giữa viêm phổi do vi rút và vi khuẩn. Kế hoạch gần nhất của những người sáng tạo là sử dụng nó cũng trong các lĩnh vực khác của y học, bởi theo họ, mỗi khi cơ sở dữ liệu được tăng lên thì hiệu quả chẩn đoán sẽ tăng lên. Cuối cùng, mục đích là cho các bác sĩ thấy rằng trí tuệ nhân tạo là một công cụ có giá trị cho phép họ cải thiện công việc của mình và đối với bệnh nhân - rằng chẩn đoán nhanh chóng và chính xác bằng máy tính sẽ cho phép họ trải qua quá trình điều trị cần thiết nhanh hơn.
