Unos investigadores de Google han entrenado a un algoritmo para que aprenda, por sí solo, a descubrir la dolencia, algo que podría ser muy útil en las regiones donde los expertos escasean
#2 En el aprendizaje supervisado se necesitan ejemplos correctamente etiquetados para que el sistema pueda aprender.
Los humanos aprenden muchas cosas de manera no supervisada, pero la oftalmología no es una de ellas, ¿cuantos expertos oftalmologos hacen falta para formar a un estudiante de oftalmología?
La diferencia es que una vez que tenemos este sistema entrenado ya no nos hacen falta los expertos humanos, se pueden crear nuevas versiones aún mejores con Generative Adversarial Networks y cosas así.
#10 Independientemente del protocolo medico para saber si alguien tiene una enfermedad o no, en la entradilla dice:
"Unos investigadores de Google han entrenado a un algoritmo para que aprenda, por sí solo, a descubrir la dolencia, algo que podría ser muy útil en las regiones donde los expertos escasean"
Hablando de IAs, algo han debido cambiar en el quickdraw de google porque ya no me acierta ni una. https://quickdraw.withgoogle.com/
La IA se ha saturado y los pesos se han ido al traste.
¿Por sí solo...?
"Los investigadores generaron un conjunto de entrenamiento de 128.000 imágenes retinianas que habían sido clasificadas por al menos tres oftalmólogos. Después de entrenar el algoritmo, los investigadores probaron su rendimiento con 12.000 imágenes y encontraron que igualó o superó el rendimiento de los expertos humanos a la hora de identificar el trastorno y clasificar su gravedad."
Cualquier inteligencia artificial, con acceso a millones de diagnósticos y capacidades sensoriales superiores a cualquier médico es evidente que va a hacer mejores diagnósticos que los 1000 mejores médicos del mundo.
Comentarios
#2 En el aprendizaje supervisado se necesitan ejemplos correctamente etiquetados para que el sistema pueda aprender.
Los humanos aprenden muchas cosas de manera no supervisada, pero la oftalmología no es una de ellas, ¿cuantos expertos oftalmologos hacen falta para formar a un estudiante de oftalmología?
La diferencia es que una vez que tenemos este sistema entrenado ya no nos hacen falta los expertos humanos, se pueden crear nuevas versiones aún mejores con Generative Adversarial Networks y cosas así.
#4 ¿Y a los falsos negativos los mandamos a su casa? Y si se descubre un nuevo síntoma, una nueva tinción, un nuevo tipo de renitopatia...
#7 la máquina tiene ahora mismo menos falsos negativos que el especialista humano.
#8 Bueno, me parece bien que lleves las discusión a donde quieras.
#9 que se hace ahora con los falsos negativos, no se les manda a casa igualmente?
#10 Independientemente del protocolo medico para saber si alguien tiene una enfermedad o no, en la entradilla dice:
"Unos investigadores de Google han entrenado a un algoritmo para que aprenda, por sí solo, a descubrir la dolencia, algo que podría ser muy útil en las regiones donde los expertos escasean"
#11 cual es el problema?
Hablando de IAs, algo han debido cambiar en el quickdraw de google porque ya no me acierta ni una. https://quickdraw.withgoogle.com/
La IA se ha saturado y los pesos se han ido al traste.
Dentro de unos años, los médicos le echarán la culpa al informático.
¿Por sí solo...?
"Los investigadores generaron un conjunto de entrenamiento de 128.000 imágenes retinianas que habían sido clasificadas por al menos tres oftalmólogos. Después de entrenar el algoritmo, los investigadores probaron su rendimiento con 12.000 imágenes y encontraron que igualó o superó el rendimiento de los expertos humanos a la hora de identificar el trastorno y clasificar su gravedad."
#1 con periodistas así seguro https://es.wikipedia.org/wiki/Aprendizaje_autom%C3%A1tico#Tipos_de_algoritmos
#1 Dentro de unos años? Poco has estado en hospitales
Cualquier inteligencia artificial, con acceso a millones de diagnósticos y capacidades sensoriales superiores a cualquier médico es evidente que va a hacer mejores diagnósticos que los 1000 mejores médicos del mundo.