Обернулся, наклонился, сфоткал, - дальше все сделает ИИ
В третьей декаде 21 века ни мы, ни наши авто все еще не летают, а кабин для телепортации нам уже и не обещают.
Жаль! Ведь все это к нашему времени виделось возможным футуристам прошлого века.
Но есть и плюсы, хотя и без сбычи мечт. Вместо всех этих заманчивых удовольствий, мы получили, например, прорывное приложение для сканирования собственного кала с помощью ИИ. Использовать приложение предельно просто. А пользы от него не меньше, чем от летающих такси.
ИИ пока лишь только стремиться узнавать нас лучше собственной мамы по тому, как мы кликаем мышью в сети. Но узнавать по фото какашек о состоянии здоровья нашей пищеварительной системы, ИИ уже умеет. И весьма неплохо.
Синдром раздраженного кишечника затрагивает до 1 млрд человек в мире. И очень часто люди даже не знают, что у них проблемы. А потом раз, - и уже поздно пить боржоми.
Решение оказалось гениально простым – создать приложение с ИИ, обученным распознавать тончайшие нюансы по фото кала с последующим анализом и диагностикой.
- ИИ стали учить классифицировать какашки по 7 категориям Бристольской шкалы форм кала еще 4 года назад. Согласно ей, нормальные какашки выглядят «как колбаска с трещинами на поверхности» или «как гладкая, мягкая колбаска, похожая на змею». Все остальные варианты говорят о тех или иных непорядках в пищеварении.
- К прошлому году в автоматизированной классификации кала сильно продвинулись, анализируя также и цвет. Но проблемы все же остались: неравномерная разделяемость, дисбаланс классов и сложность модели.
- Но главная фишка оказалась даже не в распознавании образов (это и врач может), а в интегральном анализе сопутствующих данных, например, об агрессивность дефекации пациента. Ведь если человеку нужно срочно припарковаться и рвануть в магазин, чтобы зайти в туалет, об этом не знает врач, а приложение зафиксирует и подошьет эту инфу к общей картине.
Приложение Dieta: IBS Tracker знает и умеет многое. Помимо Бристольской шкалы форм, обученный ИИ ориентируется в консистенции, фрагментации, нечеткости границ и объеме анализируемой материи.
Дальше, как всегда у нынешних ИИ, все зависит от обучения на большом объеме данных, а их пока недостаточно.
- Сооснователь и СЕО стартапа Dieta Health, Асаф Крауз уже сфотографировал 430 собственных экскрементов, чем внес свой вклад в базу данных.
- Второй сооснователь и СТО Бен Ни пока отстает (всего 150 фото), его кишечник не такой сумасшедший, как у Асафа).
- Гастроэнтеролог Сани Ло и диетолог Тереза Макартин лишь в начале пути.
Но это лишь начало. Разработчики призывают активно скачивать приложение и подключаться к процессу обучения.
«Надеемся, что вы получите такое же удовольствие, как и мы, фотографируя свои какашки!»
- пишут они.
#MedAI
________________________
Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях