Algoritms tika apmācīts, izmantojot simtiem tūkstošu nepersonalizētu mammogrāfisko attēlu un klīnisko datu
RezultātāRezultātā mākslīgais intelekts spēj pamanīt gan acīmredzamus priekšnoteikumus krūts vēža rašanās gadījumam, gan sīkas detaļas – piemēram, dzelzs trūkumu vai problēmas vairogdziedzerī.
Pētnieki uzlaboja algoritma precizitāti, pievienojot datus par biopsiju, laboratorijas testiem, vēža slimnieku reģistriem un vairāk zināšanu bāzi.
Iepriekš tika ziņots, ka nākamā veselības krīze varētu rasties no milzīga apjoma robotu surogātpasta, kas neļaus reāliem pacientiem nokļūt slimnīcās.