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.
Материал агрегирован из первоисточника:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
Читать полностью в SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИИспользование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
Кратко от AI: Главные тезисы
- Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
Использование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
Похожие материалы
В ChatGPT можно скрывать переписки под PIN-кодом или Face ID
🔒 В ChatGPT можно скрывать переписки под PIN-кодом или Face ID OpenAI начала постепенно запускать функцию Locked Chats, которая позволяет защитить отдельные переписки в ChatGPT от посторонних. Пользователи могут скрыть личные или конфиденциальные чаты из обычной истории и…
Открытые модели NVIDIA поддерживают проекты в европейском госсекторе
Новые открытые модели NVIDIA помогают европейским правительствам эффективно управлять данными.
Европейские пионеры используют модели NVIDIA Earth-2 для прогноза погоды
Модели NVIDIA Earth-2 помогают прогнозировать погоду и климат в Европе.
NVIDIA трансформирует европейскую розницу с помощью ИИ и роботов
NVIDIA внедряет открытые модели и физический интеллект в европейскую розницу.