Deep Learning-system är ofta förvånansvärt enkla konceptuellt sett. DL-systemet läser in säg tusen bilder av frisk mänsklig hud från handen eller armen, och sen lika många bilder av hud med Melanoma.
Det gör att systemet kan skilja frisk från sjuk hud.
Sen läser man bilder med hud från en enskild människa och systemet kan avgöra om den huden är frisk eller har risk för Melanoma.
Monique Brouillette skriver i MIT Technology Review: Deep Learning Is a Black Box, but Health Care Won’t Mind. New algorithms are able to diagnose disease as accurately as expert physicians.
arlier this year, artificial intelligence scientist Sebastian Thrun and colleagues at Stanford University demonstrated that a “deep learning” algorithm was capable of diagnosing potentially cancerous skin lesions as accurately as a board-certified dermatologist.
The cancer finding, reported in Nature, was part of a stream of reports this year offering an early glimpse into what could be a new era of “diagnosis by software,” in which artificial intelligence aids doctors—or even competes with them.
Experts say medical images, like photographs, x-rays, and MRIs, are a nearly perfect match for the strengths of deep-learning software, which has in the past few years led to breakthroughs in recognizing faces and objects in pictures.
På flera hackathon jag har varit på så har man skrivit såna system på 24 timmar, även om dom bara är prototyper.
