Protože den bude takový, jaký si ho uděláte.
Umělá inteligence slaví další úspěch. Studenti z Brna zjistili, jak ji využít při diagnostice onemocnění plic. Aplikace vyhodnotí rentgenový snímek a urychlí stanovení diagnózy. Její tvůrci věří, že o ni bude v lékařském prostředí zájem.
Manželé Karolína a Daniel Kvakovi jsou studenti Masarykovy univerzity. V souvislosti s epidemií koronaviru se rozhodli českému zdravotnictví pomoci tím, co umí nejlépe. Svůj volný čas mimo studium a dokončování diplomové práce využili k vytrénování neuronové sítě, která dokáže detekovat plicní onemocnění z rentgenových snímků.
Právě rentgen hrudníku je jedním z nástrojů pro včasné odhalení a následné vyhodnocení výskytu plicních onemocnění. V době, kdy je důležitá rychlost a spolehlivost výsledků, zejména u pacientů pozitivních na covid, přijdou vhod aplikace, které usnadňují práci zdravotníkům a urychlují vyhodnocení toho, co rentgen ukazuje.
Srdcem algoritmu, který Daniel vytvořil, je hluboká reziduální síť Lobe ResNet-50 V2. „Je to druh konvoluční neuronové sítě, jež slouží k extrakci příznaků z obrazových souborů. Výsledný model nese podobu nenáročné standalone aplikace, do které stačí pouze nahrát snímky, klidně i stovky najednou. Síť navíc nemusí být připojena k internetu,“ popsal aplikaci Daniel. S její pomocí určí za pár vteřin diagnózu pacienta třeba i obvodní lékař, a to včetně procentní přesnosti odhadu. Projekt chtějí Kvakovi zdarma nabídnout k využití ministerstvu zdravotnictví, výzkumným ústavům, potažmo i jednotlivým nemocnicím.
Zdroj: MUNI
Digitální odpadové tržiště pomohlo prodat střešní krytinu, celý most nebo 50 tun pomerančových slupek. Pokud tento projekt ještě neznáte, přečtěte si o něm rozhovor přímo se zakladatelem.
Inspirace z knihovny: Ticho není nepřítel. Jak se z něj těšit, poradí kniha Radost z ticha
Ukrývají se tajemství světa v tichu? Většinu času jsme obklopeni nejrůznějšími zvuky, na které jsme…
