Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology, алгоритм машинного обучения помогает точно дифференцировать доброкачественные и предраковые колоректальные полипы при КТ-сканировании колонографии.
Колоректальный рак входит в тройку наиболее частых причин смерти от рака среди мужчин и женщин в промышленно развитых странах. …
Метод машинного обучения определяет предраковые полипы толстой кишкиПодробнее »
Радиологи Джона Хопкинса обнаружили, что алгоритм глубокого обучения для обнаружения туберкулеза на рентгеновских снимках грудной клетки может быть полезен для выявления аномалий легких, связанных с COVID-19. Эти результаты, опубликованные в Интернете в Journal of Thoracic Imaging, предполагают, что системы глубокого обучения потенциально могут помочь клиницистам в сортировке и лечении этих пациентов с высоким риском, а также помочь преодолеть нехватку изображений COVID-19, доступных для разработки машинного обучения. …
Компьютерная сеть с глубоким обучением, разработанная в результате исследований, проводимых Университетом Кейс Вестерн Резерв, со 100-процентной точностью определяла, присутствовали ли инвазивные формы рака груди на целых слайдах биопсии.
Если присмотреться, сеть правильно сделала одно и то же определение в каждом отдельном пикселе слайда в 97% случаев, отображая почти точные очертания опухолей. …
Компьютер точно идентифицирует и очерчивает рак груди на цифровых предметных стеклахПодробнее »
Будущее предоставление точной медицины находится под угрозой, если программы обучения патологии не будут развиваться с учетом геномики, предупреждают британские исследователи.
В двух статьях, опубликованных в Британском журнале рака и журнале клинической патологии, инициатива CM-Path Национального института исследований рака (NCRI) призывает к изменениям в обучении, чтобы позволить патологам интегрировать тканевые и молекулярные подходы, лежащие в основе геномной революции в медицине. …
Эволюция обучения в области патологии, необходимая для предоставления точной медициныПодробнее »
Несколько исследований, представленных на 67-й ежегодной научной сессии Американского колледжа кардиологов, демонстрируют, как метод компьютерных наук, известный как машинное обучение, может быть использован для точного прогнозирования клинических результатов у пациентов с известными или потенциальными проблемами с сердцем. …
Методы машинного обучения обещают помочь в принятии медицинских решенийПодробнее »
