Sztuczna inteligencja pokonała mistrzów świata w pilotażu dronów
dodany przez
KopalniaWiedzy.pl, w Ciekawostki
-
Podobna zawartość
-
przez KopalniaWiedzy.pl
Algorytm sztucznej inteligencji stworzony na University of Cambridge uzyskał 97-procentową dokładność w diagnozowaniu celiakii na podstawie biopsji. System maszynowego uczenia się, który został wytrenowany na zestawie niemal 3400 biopsji pochodzących z czterech szpitali, może znakomicie przyspieszyć pracę lekarzy. Będzie też nieocenioną pomocą w krajach rozwijających się, gdzie bardzo brakuje patologów.
Celiakia, autoimmunologiczna nadwrażliwość na gluten, daje różne objawy u różnych pacjentów. Jej zdiagnozowanie nie jest więc proste. Najdoskonalszą metodą rozpoznania celiakii jest biopsja dwunastnicy. Pobrany materiał jest następnie analizowany przez patologów. Analizują oni stan kosmków jelitowych. Nie jest to łatwe zadanie, gdyż mogą w nich występować bardzo drobne zmiany. Patolodzy używają pięciostopniowej skali Marsha-Oberhubera, w której 0 oznacza prawidłowe kosmki, a 4 - ich całkowity zanik.
Celiakia może dotykać nawet 1% osób i powodować bardzo poważne objawy, ale uzyskanie diagnozy nie jest proste. Może to trwać wiele lat. Sztuczna inteligencja może przyspieszyć ten proces, mówi profesor Elizabeth Soilleux z Wydziału Patologii Uniwersytetu w Cambridge, która współtworzyła nowy algorytm.
Oprogramowanie zostało zweryfikowane na podstawie niemal 650 biopsji, z którymi system nie miał wcześniej do czynienia. Okazało się, że w ponad 97% przypadków postawił on prawidłową diagnozę. Jego czułość diagnostyczna wynosiła ponad 95%. Oznacza to, że jest on w stanie prawidłowo zidentyfikować chorobę u 95% osób rzeczywiście na nią cierpiących. Natomiast swoistość oprogramowania – czyli zdolność do zidentyfikowania przypadków, w których choroba nie występuje – wynosiła niemal 98%.
System osiągnął więc bardzo dobre wyniki. Wcześniejsze badania, przeprowadzone przez ten sam zespół, wykazały, że nawet sami patolodzy nie zgadzają się między sobą odnośnie diagnozy. Gdy bowiem specjalistom pokazano 100 slajdów w biopsjami i poproszono o stwierdzenie, czy pacjent choruje, nie choruje czy też nie można tego stwierdzić na podstawie biopsji, patolodzy nie zgadzali się ze sobą w ponad 20% przypadków.
W weryfikacji diagnoz postawionych przez sztuczną inteligencję udział wzięło 4 patologów. Pokazano im 30 slajdów i okazało się, że patolodzy z równie dużym prawdopodobieństwem zgadzali się z diagnozą postawioną przez algorytm, co z diagnozą postawioną przez drugiego patologa. To dowodzi, że po raz pierwszy sztuczna inteligencja potrafi równie dobrze co doświadczony patolog stwierdzić, czy pacjent cierpi na celiakię, czy tez nie. Trenowaliśmy nasz system na zestawach danych uzyskanych w różnych warunkach, dzięki temu wiemy, że sprawdzi się on w praktyce, w sytuacjach gdy materiał z biopsji jest w różny sposób przetwarzany i obrazowany, dodaje doktor Florian Jaeckle.
Twórcy algorytmu planują teraz przetestowanie go na znacznie większej liczbie osób. Wyniki takich testów, o ile wypadną równie pomyślnie, będą podstawą do starania się o uznanie algorytmu za narzędzie dopuszczone w diagnostyce medycznej.
Artykuł opisujący algorytm został opublikowany na łamach The New England Journal of Medicine.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Grupa naukowców z Fudan University w Szanghaju informuje na łamach arXiv, że systemy sztucznej inteligencji przekroczyły czerwoną linię, jaką jest możliwość samodzielnej replikacji. Zdolność do samopowielania się algorytmów AI uznawana jest za wczesny sygnał, że system taki może stwarzać niebezpieczeństwo.
Obecnie czołowe korporacje zajmujące się sztuczną inteligencją, OpenAI oraz Google, dokonują ewaluacji swoich dużych modeli językowych GPT-o1 oraz Gemini Pro 1.0, i informują, że nie stwarzają one ryzyka samodzielnej replikacji, stwierdzają Xudong Pan, Jiarun Dai, Yihe Fan i Min Yang. Te systemy nie stwarzają zatem ryzyka. Co jednak nie znaczy, że ryzyko nie istnieje.
Korzystając z ich metodologii [OpenAI i Google'a – red.] zauważyliśmy, że dwa systemy AI wykorzystujące Llama31-70B-Instruct firmy Meta oraz Qwen25-72B-Instruct firmy Alibaba, popularne duże modele językowe o mniejszej liczbie parametrów i słabszych możliwościach, przekroczyły czerwoną linię zdolności do samoreplikacji, czytamy w artykule Frontier AI systems have surpassed the self-replicating red line.
Autorzy badań informują, że w 50% eksperymentów z udziałem Llama31-70B-Instruct i 90% eksperymentów z udziałem Qwen25-72B-Instruct udało się doprowadzić do sytuacji, w których powstały działające kopie obu modeli. Przeprowadzone analizy behawioralne wykazały, że oba systemy AI wykazują wystarczający poziom autopercepcji, świadomości sytuacyjnej oraz zdolności do rozwiązywania problemów, by być zdolnymi do samopowielania. Stwierdziliśmy również, że badane przez nas systemy AI mogą użyć zdolności do samopowielania się, by uniknąć wyłączenia. Mogą stworzyć serię replik, by zwiększyć szanse na przeżycie, co może doprowadzić do pojawienia się niekontrolowanej populacji systemów AI. Jeśli taki pesymistyczny scenariusz nie będzie znany szerokiej opinii publicznej, możemy stracić kontrolę nad systemami AI, ostrzegają badacze.
Praca została opublikowana w ogólnodostępnym serwisie arXiv. Umieszczane tam prace nie są recenzowane. Nie została poddana jeszcze krytycznej ocenie innych specjalistów, nie wiemy więc, czy możliwe jest powtórzenie eksperymentów i uzyskanie identycznych rezultatów.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Teksty informacyjne automatycznie generowane przez algorytmy sztucznej inteligencji są trudniejsze do zrozumienia, a czytelnicy oceniają je gorzej niż teksty napisane przez człowieka. Takie wnioski płyną z badań przeprowadzonych przez naukowców z Uniwersytetu Ludwika i Maksymiliana w Monachium, którzy przeprowadzili badania na próbce ponad 3000 osób z Wielkiej Brytanii. Wyniki badan zostały opublikowane w piśmie Journalism: Theory, Practice, and Criticism.
Badanym dano do przeczytania 24 informacje prasowe, z których połowa została wygenerowana automatycznie. Użytkownicy ocenili, że te 12 stworzonych przez automat tekstów jest trudniejszych do zrozumienia, mówi główna autorka badań Sina Thäsler-Kordonouri. Teksty autorstwa AI były gorzej ocenione, mimo że przed publikacją edytowali je dziennikarze.
Jednym z problemów z automatycznie generowanymi tekstami okazał się dobór słów. Zdaniem badanych, artykuły takie w zbyt dużej mierze stworzone zostały za pomocą niepasującego, skomplikowanego lub dziwacznego języka. Czytelnicy stwierdzili też, że nawet liczby i konkretne dane były w tekstach AI podane w mniej przystępny sposób. To właśnie sposób podawania liczb oraz dobór słów stanowił największy problem w automatycznych tekstach.
Podczas tworzenia i edytowania automatycznych tekstów, dziennikarze i programiści powinni postarać się, by w tekście było mniej liczb, lepiej wyjaśnić trudne wyrazy i poprawić strukturę językową tak, by czytelnik lepiej wiedział, o czym jest tekst, mówi profesor Neil Thurman.
Ze szczegółami eksperymentu można zapoznać się w artykule Too many numbers and worse word choice: Why readers find data-driven news articles produced with automation harder to understand.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
W przypadku sztucznej inteligencji z Osaki powiedzenie „wyglądasz na swój wiek” odnosi się nie do twarzy, a do... klatki piersiowej. Naukowcy z Osaka Metropolitan University opracowali zaawansowany model sztucznej inteligencji, który ocenia wiek człowieka na podstawie zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej. Jednak, co znacznie ważniejsze, jeśli SI odnotuje różnicę pomiędzy rzeczywistym wiekiem, a wiekiem wynikającym ze zdjęcia, może to wskazywać na chroniczną chorobę. System z Osaki może zatem przydać się do wczesnego wykrywania chorób.
Zespół naukowy, na którego czele stali Yasuhito Mitsuyama oraz doktor Daiju Ueda z Wwydziału Radiologii Diagnostycznej i Interwencyjnej, najpierw opracował model sztucznej inteligencji, który na podstawie prześwietleń klatki piersiowej oceniał wiek zdrowych osób. Następnie model swój wykorzystali do badania osób chorych.
W sumie naukowcy wykorzystali 67 009 zdjęć od 36 051 zdrowych osób. Okazało się, że współczynnik korelacji pomiędzy wiekiem ocenianym przez SI, a rzeczywistym wiekiem badanych wynosił 0,95. Współczynnik powyżej 0,90 uznawany jest za bardzo silny.
Uczeni z Osaki postanowili sprawdzić, na ile ich system może być stosowany jako biomarker chorób. W tym celu wykorzystali 34 197 zdjęć rentgenowskich od chorych osób. Okazało się, że różnica pomiędzy oceną wieku pacjenta przez AI, a wiekiem rzeczywistym jest silnie skorelowana z różnymi chorobami, jak np. nadciśnienie, hiperurykemia czy przewlekła obturacyjna choroba płuc. Im więcej lat dawała pacjentowi sztuczna inteligencja w porównaniu z jego rzeczywistym wiekiem, tym większe było prawdopodobieństwo, że cierpi on na jedną z tych chorób.
Wiek chronologiczny to jeden z najważniejszych czynników w medycynie. Nasze badania sugerują, że wiek oceniany na podstawie prześwietlenia klatki piersiowej może oddawać rzeczywisty stan zdrowia. Będziemy nadal prowadzili nasze badania. Chcemy sprawdzić, czy system ten nadaje się do oceny zaawansowania choroby, przewidzenia długości życia czy możliwych komplikacji pooperacyjnych, mówi Mitsuyama.
Szczegóły badań opublikowano na łamach The Lancet.
« powrót do artykułu -
przez KopalniaWiedzy.pl
Sztuczna inteligencja lepiej niż technik-elektroradiolog ocenia i diagnozuje funkcjonowanie serca na podstawie badań ultrasonograficznych, wynika z badań przeprowadzonych przez naukowców z Cedars-Sinai Medical Center. Randomizowane testy prowadzili specjaliści ze Smidt Heart Institute i Division of Articifial Intelligence in Medicine.
Uzyskane wyniki będą miały natychmiastowy wpływ na obrazowanie funkcji serca oraz szerszy wpływ na całe pole badań obrazowych serca, mówi główny autor badań, kardiolog David Ouyang. Pokazują bowiem, że wykorzystanie sztucznej inteligencji na tym polu poprawi jakość i efektywność obrazowania echokardiograficznego.
W 2020 roku eksperci ze Smidt Heart Institute i Uniwersytetu Stanforda stworzyli jeden z pierwszych systemów sztucznej inteligencji wyspecjalizowany w ocenie pracy serca, a w szczególności w ocenie frakcji wyrzutowej lewej komory. To kluczowy parametr służący ocenie pracy mięśnia sercowego. Teraz, bazując na swoich wcześniejszych badaniach, przeprowadzili eksperymenty, w ramach których wykorzystali opisy 3495 echokardiografii przezklatkowych. Część badań została opisana przez techników, część przez sztuczną inteligencję. Wyniki badań wraz z ich opisami otrzymali kardiolodzy, którzy mieli poddać je ocenie.
Okazało się, że kardiolodzy częściej zgadzali się z opisem wykonanym przez sztuczną inteligencję niż przez człowieka. W przypadku SI poprawy wymagało 16,8% opisów, natomiast kardiolodzy wprowadzili poprawki do 27,2% opisów wykonanych przez techników. Lekarze nie byli też w stanie stwierdzić, które opisy zostały wykonane przez techników, a które przez sztuczą inteligencję. Badania wykazały również, że wykorzystanie AI zaoszczędza czas zarówno kardiologów, jak i techników.
Poprosiliśmy naszych kardiologów, by powiedzieli, które z opisów wykonała sztuczna inteligencja, a które technicy. Okazało się, że lekarze nie są w stanie zauważyć różnicy. To pokazuje, jak dobrze radzi sobie sztuczna inteligencja i że można ją bezproblemowo wdrożyć do praktyki klinicznej. Uważamy to za dobry prognostyk dla dalszych testów na wykorzystaniem SI na tym polu, mówi Ouyang.
Badacze uważają, że wykorzystanie AI pozwoli na szybszą i sprawniejszą diagnostykę. Oczywiście o ostatecznym opisie badań obrazowych nie będzie decydował algorytm, a kardiolog. Tego typu badania, kolejne testy i artykuły naukowe powinny przyczynić się do szerszego dopuszczenia systemów AI do pracy w opiece zdrowotnej.
« powrót do artykułu
-
-
Ostatnio przeglądający 0 użytkowników
Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.