Google AI Sẽ Giúp Phát Hiện Bệnh Qua Võng Mạc

30 Tháng Mười Một 20169:00 CH(Xem: 20738)
Google AI Sẽ Giúp Phát Hiện Bệnh Qua Võng Mạc
blank
Hạ tuần tháng 11/2016, Google đã thành công tạo ra một thuật toán giúp phát hiện bệnh võng mạc đái tháo đường, vốn là căn nguyên có thể dẫn tới mù loà với người bị đái tháo đường.

Đón đầu các xu thế công nghệ của tương lai, Google đã có những đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ học sâu (deep-learning) hay trí tuệ nhân tạo (AI). Hãng công bố phát triển thành công một thuật toán dựa trên deep-learning, có khả năng phát hiện các dấu hiệu của bệnh võng mạc đái tháo đường trong bệnh nhân. Thuật toán mới sẽ hoạt động theo nguyên tắc tương tự như các chuyên gia về mắt, sẽ kiểm tra ảnh mặt sau của mắt để tìm các dấu hiệu của bệnh.

Được biết, Google đã hợp tác với đội ngũ các bác sỹ tại Ấn Độ và Mỹ để tạo ra một tập dữ liệu 128,000 hình ảnh, và dùng chúng để "huấn luyện" cho mạng lưới thần kinh nhân tạo (deep neural), một mạng máy tính và hệ thống điện toán nói chung được kết nối theo một cách nào đó nhằm mô phỏng lại một phần cách hoạt động của các nơ-ron thần kinh trong não người. Kết quả thu được là khả năng nhận diện dấu hiệu bệnh của máy tính đạt mức ngang ngửa các bác sĩ nhãn khoa.


Theo Google, thuật toán mới trong tương lai sẽ có thể giúp bệnh nhân phát hiện sớm bệnh để có thể tìm tới bác sĩ kịp thời. Công ty cũng thừa nhận còn nhiều việc khác phải làm trước khi đưa công nghệ mới vào sử dụng rộng rãi.

Theo nghiên cứu của Viện Sức khoẻ quốc gia Mỹ (National Institutes of Health), bệnh võng mạc đái tháo đường tấn công người bị bệnh tiểu đường và có thể khiến họ bị mù. Nó ảnh hưởng tới các mạch máu trong võng mạc và với các bệnh nhân tiểu đường. Đây cũng là nguyên nhân phổ biến nhất khiến bệnh nhân bị mất thị lực.

Bác sĩ Lily Peng cho biết trong bài đăng trên blog: “Đây là phương pháp tự động, có độ chính xác cao bởi vậy nó có thể giúp đỡ các bác sĩ kiểm tra các dấu hiệu của nhiều bệnh nhân hơn. Từ đó có thể đưa các bệnh nhân đến gặp các chuyên gia nhãn khoa một cách kịp thời. Chúng tôi hy vọng nghiên cứu mới sẽ là một trong số các ví dụ để demo khả năng của máy học (machine-learning) để giúp giải quyết các vấn đề quan trọng trong y tế”

521Vote
42Vote
310Vote
211Vote
14Vote
3.548
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
16 Tháng Chín 2019
Khi quý vị đang ngồi thư thái đọc tin tức, cơ thể cảm giác như được nghỉ ngơi mà không có bất kỳ một sự vận động nào. Tuy nhiên, ở một hệ quy chiếu khác, chúng ta đang chuyển động không ngừng, cụ thể là do Trái Đất luôn tự quay quanh trục của nó và quay quanh Mặt Trời. Sự quay quanh tạo ra độ dài một ngày, gây ảnh hưởng đến thiên nhiên và sự sống trên cả hành tinh. Nhưng chuyện gì sẽ xảy ra nếu tốc độ quay của Trái Đất nhanh hơn?
16 Tháng Chín 2019
ADN (vật liệu di truyền) cung cấp cho các nhà khoa học một cỗ máy lưu trữ tốt nhất nhưng để lưu trữ thông tin trên ADN không hề dễ dàng. Đó là lý do tại sao các nhà khoa học đã bắt đầu nghiên cứu phương pháp lưu trữ dữ liệu trên ADN mới, giúp đơn giản hóa việc lưu trữ và tăng khối lượng lưu trữ.
16 Tháng Chín 2019
Khoảng đầu tháng 0/2019, một nghiên cứu thú vị mới tại London, Anh đã cho thấy cách sử dụng smartphone làm thay đổi nhận thức của chúng ta về thời gian và không gian như thế nào. Rất nhiều người tham gia cuộc khảo sát cho biết họ xác định thời gian và không gian theo phần trăm pin và điểm sạc smartphone của mình.
16 Tháng Chín 2019
Đã có nhiều dự đoán về một chiếc Surface 2 màn hình, phát triển theo concept của Microsoft Courier. Nhưng 2 màn hình nằm giữa là bản lề cơ học thông thường không còn quá xa lạ, xu hướng hiện nay là màn hình dẻo và để đảm bảo độ bền, Microsoft đã nghĩ ra một giải pháp: bản lề chứa chất lỏng nhằm giảm áp lực đặt lên màn hình dẻo hay màn hình gập khi gập/mở. Đây là một sáng chế đã được đệ trình và được WindowsUnited phát hiện.
16 Tháng Chín 2019
Năm 1993, không quân Mỹ cho phép cả thế giới sử dụng công nghệ GPS (Global Positioning System), và kể từ đó GPS đã trở thành một trong những công nghệ quan trọng nhất đối với con người.
16 Tháng Chín 2019
Những đám mây bụi vũ trụ trôi dạt ở nơi cách chúng ta khoảng 1,300 năm ánh sáng dọc theo các ngôi sao phong phú của chòm sao Cepheus (Chòm Tiên Vương).