Ajans.az xəbər verir ki, bu barədə MIT Technology Review jurnalı məlumat yayıb.
Alimlərin fikrincə, tibbi süni intellekt modelləri əsasən vizual analizə əsaslanır və bunda son dərəcə uğurludur. Bununla belə, xərçəngin diaqnozu üçün ən qabaqcıl modellərin belə təsirsiz olduğu sübut edilmişdir. Beləliklə, Mayo Klinikasının (ABŞ) mütəxəssisləri 490 min hadisədən 1,2 milyon nümunə üzərində öz Atlas modelini öyrədiblər. Lakin prostat xərçənginin aşkarlanmasında bu alət yalnız 70,5 faiz dəqiqlik göstərib, insan ekspertlərinin dəqiqliyi isə 84,6 faiz idi.
Providence Genomics-in baş tibb işçisi Karlo Bifulko qeyd edib ki, xərçəng diaqnozu qoyularkən hətta 90 faiz dəqiqlik əla göstərici hesab edilmir. Bununla belə, mövcud AI modelləri təlim üçün istifadə olunan məlumatların olmaması səbəbindən uğur qazana bilmir.
Mayo Clinic mütəxəssisi Endryu Norqan qeyd edib ki, ABŞ-də patoloji praktikalarının yalnız 10 faizi rəqəmsallaşdırılıb. Aignnostics-in texniki direktoru Maksimilian Alber, nümunələrin əksəriyyətinin arxivlərdə "şüşə altında" olduğunu qeyd edib: "nadir xəstəlikləri olan toxumalar üçün məlumat bazalarını darayaraq, 10 il ərzində 20-dən çox nümunə tapa bilməzsiniz."
Mütəxəssislər ikinci problemi xüsusi toxumaların biopsiyalarına dair məlumatları ehtiva edən sənədlərin böyük ölçüsü adlandırıb. Nümunələr o qədər kiçikdir ki, rəqəmsal təsvirdə 14 milyarddan çox piksel var. Bu, tibbi süni intellekt modellərini öyrətmək üçün adətən istifadə olunan şəkillərdən təxminən 387 min dəfə çoxdur.
