Hệ Thống AI LYNA Của Google Gây Ngạc Nhiên Trong Bài Thử Nghiệm Chẩn Đoán Nhanh Ung Thư Vú

20 Tháng Mười Một 20181:17 SA(Xem: 16003)
Hệ Thống AI LYNA Của Google Gây Ngạc Nhiên Trong Bài Thử Nghiệm Chẩn Đoán Nhanh Ung Thư Vú
Hệ Thống AI LYNA Của Google Gây Ngạc Nhiên Trong Bài Thử Nghiệm Chẩn Đoán Nhanh Ung Thư Vú

Khoảng giữa tháng 11/2018, trong thông báo mới nhất của Google AI, hệ thống AI sử dụng deep learning có tên LYNA – LYmph Node Assistant – đã vượt qua bài kiểm tra khả năng chẩn đoán ở những bệnh nhân đến giai đoạn ung thư vú lan đến các hạch bạch huyết.

 

Từ trước đến nay, việc tìm ra các nốt di căn là điều cực quan trọng trong việc tiên lượng và lập kế hoạch điều trị đối với các bệnh nhân ung thư. Nên đây là một bước rất cần sự chuẩn xác cũng như khả năng phát hiện nhanh của bác sĩ, tuy nhiên hiện chỉ có khoảng 38% các nốt di căn được phát hiện trong các mẫu bệnh phẩm. Để hỗ trợ các bác sĩ có thể đưa ra quyết định nhanh và chính xác hơn Google đã chỉnh sửa một trong những hệ thống AI họ đang phát triển và "dạy" nó cách phân tích các hình ảnh tại các độ phóng đại khác nhau, tương tự cách các bác sĩ xem và thẩm định các phim chụp bệnh nhân.

 

Trong bài kiểm tra đầu tiên, LYNA đã cho thấy nó có khả năng phân tích và chọn đúng tấm phim nào có ung thư, kể cả ở những vùng cực nhỏ mà các bác sĩ có thể bỏ qua. Tỷ lệ thành công là 99%, nghĩa là cứ 100 phim sẽ đúng 99 tấm, một kết quả rất ấn tượng.

 

Bài kiểm tra tiếp theo, tập trung sâu hơn vào hướng dung hòa người và máy là thử nghiệm kết hợp giữa LYNA và bác sĩ, kết quả là các bác sĩ có thể hoàn thành các xét nghiệm chẩn đoán dễ hơn khi dò các di căn nhỏ, tốc độ cũng nhanh gấp đôi so với để bác sĩ hay LYNA tự nhận biết.

 

Nhóm nghiên cứu của Google rất lạc quan với các thử nghiệm, và đang lên kế hoạch cho các thí nghiệm tiếp theo để có thể đưa ứng dụng mới vào thực tế, giúp cho các bác sĩ trong chẩn đoán không chỉ ung thư vú mà còn nhiều dạng ung thư khác.

54Vote
40Vote
31Vote
22Vote
11Vote
3.58
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
03 Tháng Bảy 2018
Khoảng đầu tháng 07/2018, một số nguồn tin cho biết, bộ phận sản xuất pin Samsung SDI đang tích cực nghiên cứu những mẫu pin uốn dẻo với dung lượng từ 3,000 mAh trở lên, nhằm tương thích với mẫu smartphone màn hình gập của Samsung, dự kiến sẽ ra mắt vào năm 2019.
03 Tháng Bảy 2018
Khoảng đầu tháng 07/2018, TSMC cho biết sẽ đầu tư 25 tỷ USD cho việc triển khai dây chuyền sản xuất chip công nghệ 5nm. Tuy nhiên, đại diện của hãng không chia sẻ kế hoạch và mốc thời gian cụ thể. Điều này làm dấy lên nghi vấn đây chỉ là động thái “đánh tiếng” trước việc Samsung sẽ công bố chi tiết công nghệ 7nm dựa trên tia siêu cực tím EUV tại hội nghị VLSI Symposia diễn ra ở Honolulu, Hawaii.
03 Tháng Bảy 2018
Khoảng cuối tháng 06/2018, hãng sản xuất đồ dùng thể thao Adidas của Đức cho biết website adidas.com đã bị tin tặc tấn công, và đây là một cuộc tấn công nghiêm trọng và phức tạp. Dù không cung cấp bất kỳ chi tiết nào về số lượng khách hàng có thể bị ảnh hưởng, nhưng hãng cho biết các thông tin như chi tiết liên lạc, địa chỉ thực và thông tin email đã bị đánh cắp. Ngoài ra, các thông tin khác như tài khoản hội nhập, tên người dùng và mật mã, cũng có thể bị lộ.
03 Tháng Bảy 2018
Khoảng đầu tháng 07/2018, theo trang Wall Street Journal, Facebook đã gửi bộ tài liệu dài 747 trang đến các nhà lập pháp trong Ủy ban Năng lượng và Thương mại. Ủy ban đã công khai tài liệu, nhằm mục đích trả lời ít nhất là một phần trong số nhiều câu hỏi mà Mark Zuckerberg đã được hỏi trong phiên điều trần cách đây không lâu.
02 Tháng Bảy 2018
Khoảng cuối tháng 06/2018, một số nguồn tin cho biết, dựa trên API được tìm thấy trong Windows Build 17704, có vẻ như chiếc smartphone gập Surface Phone sẽ sở hữu bản lề cho phép thiết bị xoay lật 360 độ.
02 Tháng Bảy 2018
Khoảng đầu tháng 07/2018, các nhà khoa học tại DeepMind đã phát triển Generative Query Network – mạng neural network được thiết kế để dạy AI cách tưởng tượng ra đồ vật sẽ trông như thế nào từ một phía khác. DeepMind đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể kết xuất được toàn cảnh 3D chỉ nhờ vào những hình ảnh 2D.