Onderzoekers van het Beth Israel Deaconess Medical Center en de Harvard Medical School demonstreerden de deep learning-technologie tijdens het jaarlijkse International Symposium of Biomedical Imaging, waar de AI op zoek moest naar tumoren in foto’s van lymfeklieren, aldus het T-Mobile blog.
Onder leiding van Andrew Beck werd de AI getraind door honderden foto’s in te voeren. Vooraf was daarbij aangegeven welke delen van de foto’s kankercellen liet zien en welke cellen gezond waren. Geleidelijk aan kreeg de AI steeds moeilijkere foto’s voorgelegd.
Het eindresultaat was dat in 92 procent van alle gevallen een correcte diagnose werd gesteld door de AI. Dat is niet veel minder dan de 96 procent van de gevallen waarin menselijke artsen de juiste diagnose stelden. Nog beter ging het wanneer de resultaten van artsen en computer gecombineerd werden, zo blijkt uit de studie (pdf). Dan ging het percentage juiste diagnoses omhoog naar 99,5 procent.
Onder leiding van Andrew Beck werd de AI getraind door honderden foto’s in te voeren. Vooraf was daarbij aangegeven welke delen van de foto’s kankercellen liet zien en welke cellen gezond waren. Geleidelijk aan kreeg de AI steeds moeilijkere foto’s voorgelegd.
Het eindresultaat was dat in 92 procent van alle gevallen een correcte diagnose werd gesteld door de AI. Dat is niet veel minder dan de 96 procent van de gevallen waarin menselijke artsen de juiste diagnose stelden. Nog beter ging het wanneer de resultaten van artsen en computer gecombineerd werden, zo blijkt uit de studie (pdf). Dan ging het percentage juiste diagnoses omhoog naar 99,5 procent.
