カリフォルニア大学のCell誌の研究者たちは、人工知能の分野における画期的なソリューションを世界に紹介しました。彼らが作成したプラットフォームは、目の網膜の変性に関連する疾患を検出するだけでなく、診断することもできます。これは、とりわけ、コンピュータの学習システムを変えることによって。
現在、自動車のセルフパーキングなどの分野で人工知能を信頼していますが、これまで医療診断などの複雑な状況での信頼は一般的ではありませんでした。カリフォルニア大学の科学者はこれを変えたいと考えています-人工知能を使用して作成したプラットフォームは、2つの最も人気のある網膜疾患（黄斑変性症と糖尿病性黄斑浮腫）を診断して区別できるだけでなく、疾患の重症度も評価できます。
この成功の鍵は、AIの学習方法を変えることです。研究者たちは、「転移学習」と呼ばれる新しい特定のタイプの機械学習を使用しました。医学における転移学習の現象は、ある疾患領域から別の領域に知識を転移させることを可能にし、学習に必要な時間を短縮しながら、診断の精度を高めます。現在、プラットフォームはすでに20万を吸収しています。網膜のCTスキャンにより、30秒以内に患者に治療が必要かどうかを判断できます。診断の有効性は約95％で、著者はこれをよく訓練された眼科医の精度と比較しています。さらに、診断プロセスは可能な限り透過的であったため、テクノロジーに不慣れな患者でもそれを信頼できました。コンピューターは、継続的に、どの領域を見ているのか、どの基準で診断を行っているのかを示します。
転移学習システムの使用により、カリフォルニアの人工知能は胸部X線を90％で診断できます。ウイルス性肺炎と細菌性肺炎を正確に区別します。クリエーターの最も近い計画は、他の医学分野にもそれを適用することです。彼らによれば、データベースが増えるたびに、診断の有効性が高まるからです。最後に、目標は、人工知能が仕事を改善するための貴重なツールであること、および患者がコンピューターを使用して迅速かつ正確に診断できるため、必要な治療をより迅速に受けられることを医師に示すことです。
