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谷歌詳細(xì)介紹了可以對(duì)人類(lèi)胸部X射線進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)的AI

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析胸部X射線圖像說(shuō)起來(lái)容易做起來(lái)難。

這是因?yàn)橥ǔG闆r下,訓(xùn)練這些算法所需的臨床標(biāo)簽是通過(guò)基于規(guī)則的自然語(yǔ)言處理或人工注釋獲得的,這兩種方法都容易引起不一致和錯(cuò)誤。此外,要組裝代表各種病例的數(shù)據(jù)集,并僅給出圖像就建立具有臨床意義且一致的標(biāo)簽是很困難的。

為了推動(dòng)有關(guān)X射線圖像分類(lèi)的目標(biāo),Google的研究人員設(shè)計(jì)了AI模型,以在人類(lèi)胸部X射線上發(fā)現(xiàn)以下四個(gè)發(fā)現(xiàn):氣胸(塌陷的肺),結(jié)節(jié)和腫塊,骨折和空洞混濁(用材料填充肺樹(shù))。在《自然》雜志上發(fā)表的一篇論文中,研究小組聲稱(chēng),該模型家族在人類(lèi)專(zhuān)家進(jìn)行的獨(dú)立審查中使用了帶有高質(zhì)量標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集中的數(shù)千張圖像進(jìn)行了評(píng)估,證明了其在放射線水平上的表現(xiàn)。

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