นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Stanford เปิดเผยความสำเร็จในการฝึกปัญญาประดิษฐ์ โดยใช้เครือข่าย Deep Learning ให้สามารถแยกแยะเซลล์ผิวหนังที่มีความเสี่ยงจะเป็นมะเร็ง
นักวิจัยได้ฝึกสอนโครงข่ายประสาทเทียมด้วยรูปถ่ายรอยโรคบนผิวหนังที่ได้รับความเสียหายจากโรคกว่า 2,000 โรค ทั้งหมดกว่า 129,000 รูป ก่อนจะนำอัลกอริทึมไปทดสอบการวิเคราะห์การแยกแยะเซลล์ผิวหนังที่ปกติกับเป็นเซลล์มะเร็งกับแพทย์ผิวหนัง ปรากฎว่าอัลกอริทึมสามารถระบุเซลล์ผิวหนังได้ถูกต้องเทียบเท่าหรือเหนือกว่าแพทย์ผิวหนังชั้นนำด้วยซ้ำไป
นักวิจัยระบุว่าเทคโนโลยีนี้ สามารถนำไปทำเป็นแอพบนสมาร์ทโฟน และให้ผู้ช่วยถ่ายรูปผิวหนังสำหรับการวิเคราะห์โรคได้ ซึ่งจะเป็นการช่วยเบาภาระแพทย์ลงทางหนึ่ง รวมถึงแก้ปัญหาการไม่สามารถเข้าถึงแพทย์เฉพาะทางไปในตัวด้วย
ที่มา - NewScientist
Comments
ดีจัง
"skin lesion" อยากให้ใช้คำว่า "รอยโรคบนผิวหนัง" ครับ เขาใช้รูปถ่ายผิวหนังธรรมดานี่แหละครับ ถ้าใช้คำว่าเซลล์ผิวหนัง/เซลล์มะเร็ง บุคคลากรทางสาธารณสุขจะเข้าใจว่า ตัดชื้นเนื้อมาดู
ขอบคุณครับ
จริงๆ Deep Learning ไม่ควรใช้คำว่าเครือข่าย Deep Learning นะ มันเหมือนชื่อศาสตร์มากกว่า ถ้าจะใช้ควรใช้กับ Convolution Neural Network มากกว่านะครับ เพราะมันอยู่เป็นเครือข่ายแบบ Neural Network อยู่แล้ว
ปอลอ ปัจจุบันนี่ถ้าเห็น Deep Learning กับพวกรูปนี่เดาได้เลยว่าเป็น Convolution Neural Network
หาศึกษาได้จากไหนดีครับ
อ่านหลายทางมันหลงทางครับ
คอมเมนท์ เล็กๆน้อยๆ ครับ
ไม่ควรใช้ LOGO นี้ของ Stanford นะครับ เพราะปกติ โลโก้นี้ใช้กับ Stanford Cardinal หรือทีมกีฬามหาวิทยาลัยของเขาเท่านั้นครับ
ใช้ Logo ที่เป็นตัวอักษร (หรือไม่ก็ Emblem วงกลมไปเลย) น่าจะดีกว่า
Shut up and ヽ༼ຈل͜ຈ༽ノ raise your dongers ヽ༼ຈل͜ຈ༽ノ
ใช่ครับ อันนี้โลโก้กีฬาเขา
แต่ส่วนมากผมคุ้นโลโก้กีฬามากกว่านะ อย่าง Florida Gators
แต่เอาจริงๆผมว่าต้องให้เว็บเขาแก้ครับ เพราะมันมากับแท็ก