IBMのIBMはそれが現れる1年前に乳癌を予測する

このアルゴリズムは、マンモグラフィー画像と臨床データに関する数十万の非個人化データに基づいてトレーニングされました。

患者の話。このアルゴリズムは、一方のデータ セットだけではなく両方のデータ セットを分析するという点で、同様のニューラル ネットワークとは異なります。

その結果その結果、人工知能は、乳がん発生の明白な前提条件と、鉄欠乏や甲状腺の問題などの小さな詳細の両方に気づくことができるようになります。

研究者らは、生検、臨床検査、がん患者の登録などに関するデータを知識ベースに追加することで、アルゴリズムの精度を高めました。

以前、次の健康危機は大量のロボットスパムによって引き起こされる可能性があり、実際の患者が病院に行くことができなくなる可能性があると報告されました。