Politik

Maskininlärning-system bättre än läkare på att upptäcka lungcancer

Pneumonia

Bilden har ingenting med inlägget att göra.

När bilder digitaliseras så kan också datorsystem med maskininlärning granska dom. Och resultatet kan bli bättre än mänskliga experter. Som Krista Conger beskriver på Stanforduniversitetets hemsida: Computers trounce pathologists in predicting lung cancer type, severity. Automating the analysis of slides of lung cancer tissue samples increases the accuracy of tumor classification and patient prognoses, according to a new study.

Computers can be trained to be more accurate than pathologists in assessing slides of lung cancer tissues, according to a new study by researchers at the Stanford University School of Medicine.

The researchers found that a machine-learning approach to identifying critical disease-related features accurately differentiated between two types of lung cancers and predicted patient survival times better than the standard approach of pathologists classifying tumors by grade and stage.

“Pathology as it is practiced now is very subjective,” said Michael Snyder, PhD, professor and chair of genetics. “Two highly skilled pathologists assessing the same slide will agree only about 60 percent of the time. This approach replaces this subjectivity with sophisticated, quantitative measurements that we feel are likely to improve patient outcomes.”

Det här är bara ett exempel på hur datorsystem kan hjälpa läkare på identifiera sjukdomar. Och den här utvecklingen visar hur bl.a. AI och maskininlärning håller på att förbättra sjukvården. En orsak är vi inte längre kommer att bli beroende av mänskliga experter som är dyra i drift och tar år att träna.

En mycket positiv utveckling.

Pressklipp:

USABloggen på Twitter

Fler inlägg om Kalifornien