Сегодня опытной командой разработчиков-специалистов по искусственному интеллекту из Имперского Колледжа Лондона и Университета Мельбурна была представлена достаточно интересная, уникальная и многофункциональная система искусственного интеллекта, нацеленная на измерение уровня выживаемости конкретного пациента, страдающего раком яичников. Специалисты отмечают, что система была создана с целью помочь разработать гораздо более точный комплекс методов и средств, позволяющих оценивать шансы той или иной пациентки на ремиссию и последующее выздоровление, в зависимости от того, какие маркеры, факторы и сопутствующие обстоятельства имеют место быть.
В отличие от более традиционных диагностических и прогностических методов в контексте борьбы с раком яичников, представленный метод с искусственным интеллектом обладает рядом преимуществ и особенностей, которые делают его гораздо более точным и эффективным. Во-первых, новая система ИИ обладает возможностью к глубокому самообучению благодаря наличию определенных алгоритмов и систем обучения – уже к текущему моменту система проанализировала медицинские дела более 364 женщин-пациенток, страдающих той или иной формой рака яичек, причем на протяжении более десяти лет.
А во-вторых, система позволяет самостоятельно отыскивать определенные ориентиры и биомаркеры, по которым она может впоследствии оценивать шансы на выживание каждой конкретной пациентки в высокой точности. На данный момент система использует четыре основных параметра опухоли для составления первоначальной диагностики – форма, размер, структура и генетическая конструкция, а для составления второго этапа диагностики пользуется биомаркерами, содержащимися в крови пациенток.
Таким образом, представленная система искусственного интеллекта, направленная на повышение точности диагностики и диагностических методов для оценки выживаемости при раке яичников, становится действительно многообещающим и интересным экспериментом объединенной команды специалистов по ИИ. Кроме того, уже в ближайшее время планируется работать над внедрением и улучшением дополнительных алгоритмов, которые могут способствовать развитию системы.
