Google Research рассказывает, что для безопасного глобального внедрения медицинской ИИ-системы необходимо продемонстрировать ее универсальность — способность сохранять точность диагностики при введении в новые клинические условия с различными пациентами, рабочими процессами и вариациями оборудования УЗИ, отличными от тех, на которых модель была обучена. В данном исследовании наша исходная ИИ-модель была незначительно адаптирована только на одной из целевых популяций, а затем перспективно протестирована в обеих целевых средах: Northwestern Medicine — это городская, высокоресурсная академическая медицинская клиника в Чикаго, штат Иллинойс, США, и Jacaranda Health — сеть городских клиник в Найроби, Кения. Модель изначально обучалась на данных УЗИ, собранных в Северной Каролине и Замбии с использованием коммерческих УЗИ-датчиков Sonosite, GE и Butterfly Networks, а исследовательская ИИ-система была совместима с Clarius C3, коммерческим портативным трансабдоминальным датчиком. Все эти места отличались по различным параметрам ухода, включая время, когда женщины впервые обращаются за пренатальным уходом, количество рутинных УЗИ, которые они получают, и то, как обычно определяется гестационный возраст. Для оценки эффективной настройки системы исследование использовало небольшую пилотную выборку из 120 участников из Чикаго — примерно 6% от первоначального обучающего набора — для адаптации модели к новому оборудованию и расширения диапазона предсказания гестационного возраста за пределы 36 недель. Для понимания универсальности данные с сайта в Найроби не использовались для тонкой настройки, что позволило сохранить клиническую валидацию в Кении как строго независимый внешний тест. Для оценки полной полезности исследование также включало многоплодные беременности, которые могут представлять собой сложности в отслеживании и измерении как для человеческих операторов, так и для автоматизированных систем. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
From the original source:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Read full article at SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИTitle in RussianИспользование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
AI Summary & Key Takeaways
- Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
Использование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
Related stories
In ChatGPT you can hide conversations using a PIN code or Face ID
🔒 In ChatGPT you can hide conversations under a PIN code or Face ID OpenAI has begun to gradually launch the Locked Chats feature, which allows you to protect individual conversations in ChatGPT from strangers. Users can hide personal or confidential chats from regular history and...
RUОткрытые модели NVIDIA поддерживают проекты в европейском госсекторе
Новые открытые модели NVIDIA помогают европейским правительствам эффективно управлять данными.
RUЕвропейские пионеры используют модели NVIDIA Earth-2 для прогноза погоды
Модели NVIDIA Earth-2 помогают прогнозировать погоду и климат в Европе.
RUNVIDIA трансформирует европейскую розницу с помощью ИИ и роботов
NVIDIA внедряет открытые модели и физический интеллект в европейскую розницу.