Eine künstliche Intelligenz (KI) – Algorithmus führt ebenso gut wie einzelne Augenärzte bei der Diagnose kongenitaler Katarakt, berichtet von einem Papier online veröffentlicht in der Natur der Biomedizinischen Technik. Der Algorithmus wurde implementiert, wie eine cloud-basierte Plattform für multihospital Zusammenarbeit, kann auch helfen, zur Verbesserung der Verwaltung von anderen seltenen Krankheiten.

Convolutional neural networks – künstliche Netzwerke mit connectivity-Muster, inspiriert von der Organisation des visuellen cortex – genau zu identifizieren, die spezifische Motive in Bilder, die, wenn ausgebildet, die mit riesigen Mengen von kuratierten Daten. Aber solche KI-Systeme sind nicht getestet worden in der Klinik, als-Daten ist knapp, wie es der Fall für seltene Krankheiten.

Yizhi Liu und Kollegen berichten über die Umsetzung von convolutional neural networks für die Diagnose von kongenitaler Katarakt, eine seltene Krankheit, die Ursachen, die zur Trübung der Augenlinse und ist verantwortlich für etwa 10% aller Verlust der Sehkraft bei Kindern weltweit. Sie verwendet einen Satz von 50 Fällen, in denen verschiedene herausfordernde klinische Situationen, die eine Nadel-im-Heuhaufen-test mit einer realistischen Verhältnis von Krankheit zu gesunden Fällen, und in 57 Fällen aus einer phase-I-multihospital klinischen Studie mit Säuglingen. Die Autoren zeigen, dass die AI-Algorithmus diagnostiziert, die Krankheit identifiziert, die schwere, und die vorgeschlagene Behandlung mit insgesamt Genauigkeiten von mehr als 90%.

AI so gut wie Augenärzte bei der Diagnose einer seltenen Augenleiden, die

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