Billede: 123dan321, freeimages.com

Forskere fra Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC) og Harvard Medical School (HMS) har udviklet og trænet en kunstig intelligens, til at aflæse og fortolke billeder indenfor patologien.

Metoden er baseret på "deep learning", der normalt bruges til at træne en kunstig intelligens i at genkende tale, billeder og objekter.

For nyligt deltog de i den årlige International Symposium of Biomedical Imaging konkurrence, hvor deres AI fik opgaven at kigge efter kræft i billeder af lymfeknuder.

Efter teamet havde trænet deres AI med billeder af kræftceller og normale celler, fik de en præcision på hele 92%.

Menneskers præcision er dog oppe på 96%, så der er et stykke vej endnu - men forskernes kunstige intelligens virker afgjort lovende.

Kombinerer man patologernes analyser med den kunstige intelligens analyser, opnår man en præcision på 99,5%.

Redaktør: jakobdam   |   Indsendt af: jakobdam   |   0   |   1433

Billede: Harvard

Et af de største problemer med optiske chips er styringen af lyset uden at det samtidigt mister energi. Det er nemlig sådan, at når lys bevæger sig fra et materiale til et andet ændrer det fasehastighed.

Lyser man f.eks ned i vand, vil lyset 'blive presset en smule sammen' og omvendt, lyser man op mod overfladen nedefra, vil lyset 'strække sig ud' når det bevæger sig fra vandet til luften oppe over.

Men hvad nu hvis man kunne fjerne denne overgang?

» Læs mere   |   Redaktør: Claus_C   |   Indsendt af: thimon   |   0   |   2361