AI开端 人工智能可以更快更准确地诊断乳腺癌吗

自然语言处理已逐渐成为前进前列腺癌检测和确诊的极其重要来来进行。前列腺癌在其直接影响的有组织之中但会激起相同类型的变化，所以前列腺癌在有组织之中的存在再一但会避免其统计力学特性的变化，例如密度或孔隙度的变化。这些变化可以在药学图象之中作为频率识别单单来。自然语言处理步骤的作用是拣选这个频率，能用它来考虑到到即将激光的特定有组织是否细菌感染。以子宫癌为例，子宫激光灵活性激光是一种新兴的激光电子技术，通过以非药学影像的作法分析报告潜在子宫恶性肿瘤的耐久性，从而提供有关该恶性肿瘤的的资讯。子宫癌是男士前列腺癌无关死亡的主要诱因。仅有，有近1/10的子宫癌被误诊为良性，这意味著产妇也许但会失去来得为极其重要的治疗法时间。另一总体，男士做的X光核对越多，显现假阳性结果的几率也变大。经过10年的铜奖X光核对，大约2/3的没前列腺癌的患者也许被怀疑患癌，并接受药学影像插手，比如有组织活检。与传统的激光作法相比，子宫激光灵活性激光利用了关于癌性和非癌性子宫恶性肿瘤特质的来得精确的资讯，看单单单单来得高的正确性。然而，这一处理过程的来得为极其重要是一个繁杂的近似值疑问，解决上去既费时又麻烦。那如果也就是说步骤的他的学生呢？南加州该大学西蒙比工程施工学院工程学与机械工程施工系教授Assad Oberai他的学生教授，在刊发于《数据分析步骤统计力学与工程施工之中的近似值机步骤》上的研究课题文章《通过厚度学习绕过反美疑问的解决方案：灵活性激光的数据分析步骤》之中提单单了这个疑问。Oberai他的学生教授和包括南加州该大学西蒙比工程施工学院他的学生教授生Dhruv Patel在内的一组研究课题工作人员，特别考虑到了表列疑问：能否体能训练机器用于催化图表来解释普通人世界的图象，并简化确诊步骤呢？Oberai他的学生教授时说，答案很也许是认同的。以子宫激光灵活性激光为例，一旦拍摄了受直接影响周边的图象，就对图象来进行数据分析，以考虑到到有组织内的位移。利用这些图表和统计力学统计力学方程，考虑到到了金属材料(比如它的耐久性)的空间常见于。此前，只能从常见于之中识别和量化合理的特质，再一将分类法为恶性或良性。疑问是最后两个步骤在近似值上很繁杂，而且较强内在的挑战性。在研究课题之中，Oberai他的学生教授试图考虑到到他们是否可以完全跳到这个工作流之中最繁杂的步骤。癌性子宫有组织有两个来得为极其重要特性：一般而言，即有些周边是粗大的，有些周边是坚硬的；非线性灵活性，即纤维素在被拉伸时提供了很大的压力，而不是最初与良性无关的压力。了解了这一点，Oberai他的学生教授创建了基于统计力学的框架，看单单了这些来得为极其重要属性的相同级别。为了体能训练自然语言处理步骤，他用于了来自这些框架的数千个图表读取。催化图表与普通人图表为什么要用于催化的图表来体能训练步骤呢？普通人的图表不是来得好吗？Oberai他的学生教授解释时说：“如果你有足以的图表，你就不但会用于催化的图表来体能训练步骤。但就药学激光而言，如果你有1000张图象，就之前很幸运了。在这种图表匮乏的意味着，这类电子技术越发并不极其重要。”Oberai他的学生教授和他的团队用于了大约12000张催化图象来体能训练他们的自然语言处理步骤。这个处理过程在许多总体与照片识别插件的工作原理相近，通过重复读取如何识别图象之中的特定人物，或者我们的大脑如何学但会将兔和狗来进行分类法来学习。通过足以多的举例，该步骤很难收集良性和恶性固有的相同特质，并显然正确的判断。Oberai他的学生教授时说：“我们的相关性约为80%。接下来，我们将用于来得多普通人世界的图象作为读取，之后改进步骤。”这类步骤但会取代放射科外科医生在考虑到到确诊之中的作用吗？毕竟不但会。Oberai他的学生教授指单单，这类步骤可以发挥极其重要作用，但它无法作为前列腺癌确诊的唯一仲裁者，而是作为一种帮助引导放射科外科医生得单单来得正确得单单结论的来来进行。不过，这些步骤只有在不当成记录器时，才但会是最有用的。“步骤只能是可解释的，才能按在短期内工作。”