Serviço de notícias da China, 12 de abril. De acordo com a Rede Daily de Business de Hong Kong, a equipe de pesquisa da Escola de Engenharia da Universidade de Hong Kong desenvolveu um novo método de cálculo de inteligência artificial que pode obter automaticamente sinais de supervisão de centenas de milhares de x -Aray Relatórios de imagem para treinar modelos de previsão, reduziu significativamente o custo da mão -de -obra de 90%, e a precisão de suas previsões excedeu o modelo de diagnóstico de modelos de diagnóstico de imagem médica de inteligência artificial marcados por dados manuseados humanos.
Yu Yizhou, professor do Departamento de Ciência da Computação da Escola de Engenharia da Universidade de Hong Kong, apontou que o diagnóstico de diagnóstico de imagem médica promovida pela inteligência artificial é muito potencial, o que pode reduzir a carga de trabalho de especialistas médicos e melhorar Eficiência e precisão do diagnóstico, incluindo o tempo de diagnóstico e testando alguns sinais anormais desconfortáveis. mass effect jogos
Entende -se que esse método usa inteligência artificial para aprender diretamente a expressão do recurso X -RAY do relatório de texto.Ele pode obter automaticamente sinais de supervisão de cada palavra no relatório de texto em comparação com o método tradicional marcado pelo manual manual.
Yu Yizhou acredita que as frases de raciocínio lógico abstrato e complexo no relatório de imagem X -Ray, escrito por um médico, podem fornecer informações suficientes para as características visuais das imagens de treinamento x -raio.
Além disso, a equipe de pesquisa usa o banco de dados aberto de 370.000 imagens de raio -x e relatórios de texto como base para o modelo de treinamento, cobrindo 14 tipos de doenças relacionadas a torácicas e pulmonares, incluindo diagnóstico médico, como pulmões, hipertrófico cardíaco, derrame torácico, Pneumonia e pneumotórax.Quando a imagem usada aumentou para 1.000, a precisão da previsão do modelo atingiu 88,2%, e o modelo de 10.000 imagens de raios X foi marcado pelo radiologista para treinamento (87,6%).Quando a imagem de treinamento aumenta para 10.000 folhas, a precisão do modelo atinge 90,1%; mass effect jogos
O primeiro autor do artigo Zhou Hongyu apontou que a equipe de pesquisa usou esse método para reduzir com sucesso a quantidade de dados 90%, reduzindo assim os custos de desenvolvimento e melhorando a quantidade de processamento e velocidade de dados e a precisão da previsão. mass effect jogos
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