Carnegie Mellon University(CMU)의 연구원들은 다음과 같은 기계 학습 기술을 개발했습니다.
예를 들어, 향후 합병증의 징후 중 하나는 다음과 같습니다.임신은 손상된 혈관, 혈관병증입니다. 그들의 존재는 임신의 2-8%에서 합병증이 발생할 수 있음을 시사합니다. 극단적인 경우 산모와 아기 모두에게 치명적일 수 있습니다.
이러한 손상을 조기에 발견하면증상이 나타나기 전에 치료할 수 있습니다. 그러나 시험은 시간이 많이 걸리고 고도로 전문화된 기술이 필요하기 때문에 거의 수행되지 않습니다.
새로운 테스트에서는 물 한 방울만으로 몇 분 안에 안전성을 확인할 수 있습니다.
팀은 다음을 기반으로 알고리즘을 훈련했습니다.태반 샘플 이미지입니다. 먼저 이미지에 있는 모든 혈관을 감지한 다음 각 혈관이 건강한지 여부를 판단합니다. 알고리즘은 또한 기간, 산모가 겪고 있는 모든 상태 등 임신의 다양한 특징을 평가합니다. 시스템이 이상을 감지하면 합병증의 위험을 평가합니다.
테스트할 때 알고리즘 분류손상은 전문 병리학자보다 정확합니다. 그러나 연구자들은 이 시스템이 살아있는 전문가를 대체할 것으로 기대하지 않습니다. 대신 시스템은 의사가 살펴봐야 하는 샘플을 선택합니다. 연구원들은 이렇게 하면 설문조사 비용이 절감될 것이라고 말합니다.
참조 :
-미국, 세계에서 가장 작은 원자로 승인
-시뮬레이션은 암흑 물질이 어떻게 생겼는지 보여줍니다
-과학자들은 왜 아이들이 COVID-19의 가장 위험한 보균자인지 밝혀 냈습니다.