Исследователи из Стэнфорда разработали алгоритм основанный на методе глубинного обучения. Задача алгоритма — визуально диагностировать потенциальный рак.
«Мы хотели, чтобы алгоритм не просто определял рак, но чтобы он делал это лучше чем человек!»- рассказывает Себастьян Трен, профессор Стэнфордской лаборатории искусственного интеллекта. «Наше мышление изменилось, когда мы поняли что это не просто проектная работа наших студентов, это возможность сделать что то великое для человечества».
Ученые сотрудничали с медицинской школой Стэнфордского университета. Для обучения сверточной нейронной сети было использовано почти 13000 изображений с поражениями кожи, представляющие более 2000 различных заболеваний.
«Для обучения нейронной сети, мы не нашли огромного набора данных, поэтому базу для обучения мы создали сами», — рассказывает Бретт Купрел, аспирант в лаборатории. «Мы собрали картинки из интернета и работали вместе с коллегами из медицинской школы, чтобы создать правильную базу для обучения.»
На данный момент система проходит дополнительное тестирование в клинических условиях.