Implementeringen av kliniska beslut stödalgoritmer för medicinsk bildbehandling står inför utmaningar med tillförlitlighet och tolkningsbarhet. Här etablerar vi ett diagnostiskt verktyg baserat på en djuplärande ram för screening av patienter med vanliga behandlingsbara förblindande retinala sjukdomar. Vårt ramverk använder överföringslärande, som tränar ett neuralt nätverk med en bråkdel av data från konventionella metoder. Genom att tillämpa detta tillvägagångssätt på en datauppsättning av optiska sammanhållna tomografibilder, visar vi prestanda jämförbar med den hos mänskliga experter i klassificering av åldersrelaterad makuladegeneration och diabetisk makulaödem. Vi ger också en mer transparent och tolkningsbar diagnos genom att belysa de regioner som erkänns av det neurala nätverket. Vi visar vidare den allmänna tillämpligheten av vårt AI-system för diagnos av pediatrisk lunginflammation med hjälp av lungröntgen bilder. Detta verktyg kan i slutändan bidra till att påskynda diagnosen och hänskjutandet av dessa behandlingsbara tillstånd, vilket underlättar tidigare behandling, vilket resulterar i förbättrade kliniska resultat.
I REF försöker författarna använda CNN för att diagnostisera barnpneumoni på lungröntgenbilder.
Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning
{'venue': 'Cell', 'journal': 'Cell', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}