Найти в Дзене
4pda.to

ИИ научили проверять здоровье человека по фотографии языка

Инженеры из Среднего технического университета (MTU) и Университета Южной Австралии (UniSA) создали новый алгоритм искусственного интеллекта, который может почти со стопроцентной точностью определить состояние здоровья человека по фотографии языка. В ходе тестирования нейросети было предложено 60 фотографий языков пациентов с различными заболеваниями: от желудочно-кишечных проблем до COVID-19. Более чем в 98% случаев ИИ смог поставить точный диагноз, опираясь лишь на внешний вид и цвет языка. Как сказано в статье, посвящённой исследованию, чтобы создать алгоритм, учёные «скормили» свыше 5200 фотографий языков и соответствующих диагнозов в шесть отдельных алгоритмов машинного обучения, и посмотрели, насколько точно они могут «предсказать цвет языка при любых условиях освещения». Наименее точным оказался Байесовский метод, хотя справился он с эффективностью в 91%, а вот XGBoost правильно сопоставил диагнозы в 98,71% случаев. Вдохновением для создания такого ИИ-алгоритма, по словам автор
   ИИ научили проверять здоровье человека по фотографии языка
ИИ научили проверять здоровье человека по фотографии языка

Инженеры из Среднего технического университета (MTU) и Университета Южной Австралии (UniSA) создали новый алгоритм искусственного интеллекта, который может почти со стопроцентной точностью определить состояние здоровья человека по фотографии языка.

-2

В ходе тестирования нейросети было предложено 60 фотографий языков пациентов с различными заболеваниями: от желудочно-кишечных проблем до COVID-19. Более чем в 98% случаев ИИ смог поставить точный диагноз, опираясь лишь на внешний вид и цвет языка.

Как сказано в статье, посвящённой исследованию, чтобы создать алгоритм, учёные «скормили» свыше 5200 фотографий языков и соответствующих диагнозов в шесть отдельных алгоритмов машинного обучения, и посмотрели, насколько точно они могут «предсказать цвет языка при любых условиях освещения». Наименее точным оказался Байесовский метод, хотя справился он с эффективностью в 91%, а вот XGBoost правильно сопоставил диагнозы в 98,71% случаев.

-3

Вдохновением для создания такого ИИ-алгоритма, по словам автор исследования Али Аль-Наджи, послужил 2000-летний опыт китайской медицины, которая и сейчас остаётся довольно точным методом диагностики. В дальнейшем группа учёных намерена создать мобильное приложение, которое люди смогут использовать самостоятельно в домашних условиях.