Algorytm został przeszkolony na setkach tysięcy niespersonalizowanych danych dotyczących obrazów mammograficznych i klinicznych
W rezultacieDzięki temu sztuczna inteligencja jest w stanie dostrzec zarówno oczywiste przesłanki wystąpienia raka piersi, jak i drobne szczegóły – na przykład brak żelaza czy problemy z tarczycą.
Naukowcy poprawili dokładność algorytmu, dodając dane na temat biopsji, badań laboratoryjnych, rejestrów pacjentów chorych na raka i nie tylko do swojej bazy wiedzy.
Wcześniej informowano, że kolejny kryzys zdrowotny może wyniknąć z ogromnej ilości spamu robotów, który nie pozwoli prawdziwym pacjentom dotrzeć do szpitali.