Itinai.com httpss.mj.runmrqch2uvtvo a professional business c 5b2d3727 2bed 4f6a 9542 bce8b77af569 0
Itinai.com httpss.mj.runmrqch2uvtvo a professional business c 5b2d3727 2bed 4f6a 9542 bce8b77af569 0

Искусственный интеллект на основе трансформеров для диагностики опухолей яичников: повышение точности и снижение зависимости от экспертов в международных центрах.

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?
Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?
AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!
 Transformer-Based AI Models for Ovarian Lesion Diagnosis: Enhancing Accuracy and Reducing Expert Referral Dependence Across International Centers

«`html

Диагностика опухолей яичников с помощью ИИ

Опухоли яичников часто обнаруживаются случайно, и их правильное управление важно для предотвращения задержек в диагнозе и ненужных вмешательств. Основным инструментом диагностики является трансвагинальное ультразвуковое исследование, но его точность зависит от квалификации специалиста. Недостаток опытных специалистов усугубляет задержки в диагностике, особенно поскольку биопсии для опухолей яичников обычно противопоказаны из-за риска распространения злокачественности.

Решения на основе ИИ

Поддержка диагностики с использованием ИИ, особенно на основе сверточных нейронных сетей (CNN), показывает потенциал в классификации опухолей яичников. Однако основная проблема в медицинских исследованиях ИИ заключается в чрезмерной зависимости от однородных ретроспективных наборов данных, что приводит к плохой обобщаемости в различных клинических условиях. Вариативность в популяциях пациентов и протоколах визуализации влияет на производительность моделей.

Исследование и результаты

Исследователи из Каролинского института в Стокгольме разработали и протестировали модели на основе трансформеров, используя 17,119 ультразвуковых изображений от 3,652 пациентов из 20 центров в восьми странах. Модели показали высокую обобщаемость и превзошли как экспертов, так и неэкспертов в диагностике. В симуляциях с помощью ИИ количество направлений к экспертам снизилось на 63%.

Преимущества ИИ в диагностике

Модели ИИ продемонстрировали высокую чувствительность и специфичность, достигая F1-оценки 83.5% на новых случаях, что выше, чем у экспертов (79.5%) и неэкспертов (74.1%). Это подчеркивает их потенциал в улучшении точности диагностики опухолей яичников и снижении нагрузки на систему здравоохранения.

Заключение

Данное исследование впервые всесторонне изучает модели ИИ для различения доброкачественных и злокачественных опухолей яичников. Результаты показывают, что модели на основе трансформеров превосходят человеческих экспертов, демонстрируя высокую производительность даже в сложных случаях. Это открывает новые возможности для повышения точности диагностики и уменьшения зависимости от экспертных направлений.

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, рассмотрите возможность внедрения решений на основе ИИ для диагностики опухолей яичников. Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите ключевые показатели эффективности и начните с небольших проектов.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.

Попробуйте AI Sales Bot, который поможет отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab. Будущее уже здесь!

«`

Полезные ссылки:

Новости в сфере искусственного интеллекта