Kembric Universitetinin tədqiqatçıları “CytoDiffusion” adlı süni intellekt sistemi hazırlayıblar. Bu sistem qan hüceyrələrində təhlükəli dəyişiklikləri təcrübəli hematoloqlardan daha yüksək dəqiqliklə müəyyən edə bilir.
Bizim.Media xəbər verir ki, yeni süni intellekt modeli adi mikroskopik analiz zamanı tez-tez nəzərdən qaçan leykoz və digər ağır xəstəliklərin erkən əlamətlərini aşkar edir. Tədqiqatın nəticələri “Nature Machine Intelligence” elmi jurnalında dərc olunub.
“CytoDiffusion”, DALL-E kimi generativ təsvir modellərində istifadə olunan texnologiyalara bənzər üsullardan yararlanaraq qan hüceyrələrinin forma və quruluşunu təhlil edir. Sistem bir yaxmada minlərlə hüceyrəni avtomatik yoxlayır, tipik halları çeşidləyir və bütün anomal nümunələri həkim tərəfindən əlavə analiz üçün ayırır. Ənənəvi diaqnostik alətlərdən fərqli olaraq, bu üsul yalnız açıq qanunauyğunluqları deyil, həm də hüceyrələrin çox zəif görünən vizual fərqlərini nəzərə alır.
Modelin öyrədilməsi üçün alimlər dünyada ən böyük məlumat dəstindən istifadə ediblər. Buraya 500 mindən çox qan yaxması təsviri daxildir. Bu, sistemin müxtəlif tibb müəssisələrində istifadə olunan avadanlıq və boyama üsulları arasındakı fərqlərə davamlı olmasına imkan verib.
Sınaqlar zamanı “CytoDiffusion” mövcud sistemlərlə müqayisədə leykoz hüceyrələrinin aşkarlanmasında xeyli daha yüksək həssaslıq nümayiş etdirib. Tədqiqatın birinci müəllifi Saymon Deltadal bildirib ki, alqoritm bəzən analoqlarını üstələyir və eyni zamanda öyrədilmə üçün daha az məlumat tələb edir. Əsas üstünlüklərdən biri də süni intellektin hər bir nəticə üzrə özünəinam səviyyəsini qiymətləndirə bilməsidir.
Bundan əlavə, sistem özünəməxsus “Turing testindən” də uğurla keçib: Süni intellekt tərəfindən yaradılan sintetik hüceyrə təsvirlərini on təcrübəli hematoloq real şəkillərdən ayıra bilməyib.
Təsiredici nəticələrə baxmayaraq, tərtibatçılar vurğulayırlar ki, “CytoDiffusion” həkimləri əvəz etmək üçün nəzərdə tutulmayıb. Onun məqsədi rutin nümunələrin analizini sürətləndirən və potensial təhlükəli halların tez aşkar edilməsinə kömək edən dəstək aləti olmaqdır. Gələcəkdə komanda sistemin iş sürətini artırmağı və onu daha müxtəlif pasiyent qrupları üzərində sınaqdan keçirməyi planlaşdırır.
Həmçinin alimlər yarım milyon qan yaxması təsvirindən ibarət unikal məlumat bazasına açıq giriş təqdim ediblər ki, bu da yeni süni intellekt modellərinin inkişafına və qan xəstəliklərinin diaqnostikasının yaxşılaşdırılmasına töhfə verə bilər.
Bizim.Media
