Искусственный интеллект диагностирует 17 болезней
Международная группа исследователей из Израиля, Франции, Китая, Латвии и США создали устройство, которое использует алгоритмы машинного обучения для диагностики 17 заболеваний по выдоху пациента. Cреди них — рассеянный склероз и болезнь Паркинсона. Изобретение опубликовано в журнале Американского химического общества ACS Nano (IF=13.334).
Новое устройство использует, в общем, не новый принцип диагностики заболевания по биомаркерам в выдохе, однако впервые здесь используется анализ поступающих данных при помощи машинного обучения и анализируется сразу 13 молекул, которые детектируются сенсорами на основе наночастиц золота. Для того, чтобы натренировать устройство, авторы работы использовали выдохи 1404 человек из 5 стран.
https://neuronovosti.ru/ai-exhaled-diagnost/
#нейроновости
#ИИ
#рассеянный_склероз
#болезнь_Паркинсона
Международная группа исследователей из Израиля, Франции, Китая, Латвии и США создали устройство, которое использует алгоритмы машинного обучения для диагностики 17 заболеваний по выдоху пациента. Cреди них — рассеянный склероз и болезнь Паркинсона. Изобретение опубликовано в журнале Американского химического общества ACS Nano (IF=13.334).
Новое устройство использует, в общем, не новый принцип диагностики заболевания по биомаркерам в выдохе, однако впервые здесь используется анализ поступающих данных при помощи машинного обучения и анализируется сразу 13 молекул, которые детектируются сенсорами на основе наночастиц золота. Для того, чтобы натренировать устройство, авторы работы использовали выдохи 1404 человек из 5 стран.
https://neuronovosti.ru/ai-exhaled-diagnost/
#нейроновости
#ИИ
#рассеянный_склероз
#болезнь_Паркинсона
Первая заметка робота-журналиста: перевод на русский
Местная газета города Гуанчжоу Southern Metropolis Daily опубликовала первую статью робота-журналиста по имени Сяо Нянь. В этой статье 271 иероглиф и написана она была за одну секунду. Об этом сообщает China News Service.
Мы публикуем перевод этой статьи, сделанный коллегами:
https://neuronovosti.ru/chinarobot/
#нейроновости
#нейросети
#ИИ
Местная газета города Гуанчжоу Southern Metropolis Daily опубликовала первую статью робота-журналиста по имени Сяо Нянь. В этой статье 271 иероглиф и написана она была за одну секунду. Об этом сообщает China News Service.
Мы публикуем перевод этой статьи, сделанный коллегами:
https://neuronovosti.ru/chinarobot/
#нейроновости
#нейросети
#ИИ
Нейросеть снова обыграла человека в покер
Мы уже писали о том, что нейронная сеть Libratus впервые обыграла профессиональных игроков в покер. И вот теперь учёные сообщают о новой программе, которая обыгрывает 10 игроков из 11, сыграв 44 000 рук. Этот результат уже удостоился публикации в Science.
Программа под названием DeepStack обыграла (с хорошим показателем статистической значимости) 10 профессиональных игроков из 11. В общей сложности они провели три тысячи партий. Эту программу создали специалисты из Университета Альберты в канадском Эдмонтоне, пражского Карлова Университета и Чешского технического университета.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/bond-produl-2/
#нейроновости
#нейросеть
#ИИ
Мы уже писали о том, что нейронная сеть Libratus впервые обыграла профессиональных игроков в покер. И вот теперь учёные сообщают о новой программе, которая обыгрывает 10 игроков из 11, сыграв 44 000 рук. Этот результат уже удостоился публикации в Science.
Программа под названием DeepStack обыграла (с хорошим показателем статистической значимости) 10 профессиональных игроков из 11. В общей сложности они провели три тысячи партий. Эту программу создали специалисты из Университета Альберты в канадском Эдмонтоне, пражского Карлова Университета и Чешского технического университета.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/bond-produl-2/
#нейроновости
#нейросеть
#ИИ
МФТИ начинает работу над большим проектом по разработке разговорного искусственного интеллекта
Московский физико-технический институт начинает проект в области искусственного интеллекта, получивший название iPavlov. Исследования реализуются в рамках дорожной карты «Нейронет» Национальной технологической инициативы. Её организационно-техническую, экспертно-аналитическую и финансовую поддержку обеспечивает Проектный офис Национальной технологической инициативы (АО «РВК»).
Меморандум о поддержке проекта, подписанный генеральным директором АО «РВК» Александром Повалко и руководством МФТИ, дал старт первому этапу. Об этом сообщает сайт МФТИ.
Проект также получил финансовую поддержку Сбербанка, соглашение о сотрудничестве подписали сегодня президент и председатель Правления Сбербанка Герман Греф и ректор МФТИ Николай Кудрявцев.
Проект концентрируется на разработке «разговорного» машинного интеллекта, способного вести содержательный диалог с человеком и достигать цели, поставленной в диалоге, не только отвечая на вопросы, но и запрашивая недостающую информацию. Для этого специально созданный алгоритм «обучается» на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.
Такая технология, в частности, позволит создать платформу, где с помощью текстовой информации искусственный интеллект сможет общаться с пользователем, помогая ему решить ту или иную проблему. Это может значительно автоматизировать работу банка с клиентами.
https://neuronovosti.ru/mipt-sber/
#ИИ
#нейросети
#Бурцев
#МФТИ
#Сбербанк
Московский физико-технический институт начинает проект в области искусственного интеллекта, получивший название iPavlov. Исследования реализуются в рамках дорожной карты «Нейронет» Национальной технологической инициативы. Её организационно-техническую, экспертно-аналитическую и финансовую поддержку обеспечивает Проектный офис Национальной технологической инициативы (АО «РВК»).
Меморандум о поддержке проекта, подписанный генеральным директором АО «РВК» Александром Повалко и руководством МФТИ, дал старт первому этапу. Об этом сообщает сайт МФТИ.
Проект также получил финансовую поддержку Сбербанка, соглашение о сотрудничестве подписали сегодня президент и председатель Правления Сбербанка Герман Греф и ректор МФТИ Николай Кудрявцев.
Проект концентрируется на разработке «разговорного» машинного интеллекта, способного вести содержательный диалог с человеком и достигать цели, поставленной в диалоге, не только отвечая на вопросы, но и запрашивая недостающую информацию. Для этого специально созданный алгоритм «обучается» на больших массивах документов и текстовых записей диалогов между людьми.
Такая технология, в частности, позволит создать платформу, где с помощью текстовой информации искусственный интеллект сможет общаться с пользователем, помогая ему решить ту или иную проблему. Это может значительно автоматизировать работу банка с клиентами.
https://neuronovosti.ru/mipt-sber/
#ИИ
#нейросети
#Бурцев
#МФТИ
#Сбербанк
Нейронауки в Science и Nature. Выпуск 84: радиологические исследования станут ещё быстрее и точнее
В «семье» радиологов пополнение – исследователи из Центра биомедицинской визуализации Главного госпиталя штата Массачусетс (MGH) создали такой алгоритм обработки изображений ПЭТ, КТ или МРТ, который позволит значительно улучшить их качество без повышения дозы облучения или времени обследования. Техника, основанная на машинном обучении, получила название «AUTOMAP» или автоматическое преобразование путем разнородного приближения (automated transform by manifold approximation), и ей принадлежит статья в Nature.
Реконструкция изображений – это существенная часть всего процесса, благодаря которому получается снимок. В эту фазу исходные данные, поступающие со сканера, преобразуются непосредственно в изображения, которые затем может оценивать врач-радиолог. Стандартная схема – это ручная настройка всех параметров сигнала, но такой подход исключает возможность подстраиваться под несовершенства записи и корректировать, к примеру, уровень шума.
AUTOMAP же предлагает ряд потенциальных преимуществ для клинической практики. Он не только позволяет избавляться от шумов и делать итоговые изображения чётче, но и за счёт высокой скорости обработки информации экономит время, потраченное на исследование, а также снижает необходимую для качественного снимка дозу радиации (при КТ или рентгене). Причём, всё это происходит в режиме реального времени, когда пациент ещё находится в сканере.
Читать далее: https://neuronovosti.ru/sciencenature84_ai/
#нейроновости
#нейронныесети
#ИИ
#радиология
#Nature
В «семье» радиологов пополнение – исследователи из Центра биомедицинской визуализации Главного госпиталя штата Массачусетс (MGH) создали такой алгоритм обработки изображений ПЭТ, КТ или МРТ, который позволит значительно улучшить их качество без повышения дозы облучения или времени обследования. Техника, основанная на машинном обучении, получила название «AUTOMAP» или автоматическое преобразование путем разнородного приближения (automated transform by manifold approximation), и ей принадлежит статья в Nature.
Реконструкция изображений – это существенная часть всего процесса, благодаря которому получается снимок. В эту фазу исходные данные, поступающие со сканера, преобразуются непосредственно в изображения, которые затем может оценивать врач-радиолог. Стандартная схема – это ручная настройка всех параметров сигнала, но такой подход исключает возможность подстраиваться под несовершенства записи и корректировать, к примеру, уровень шума.
AUTOMAP же предлагает ряд потенциальных преимуществ для клинической практики. Он не только позволяет избавляться от шумов и делать итоговые изображения чётче, но и за счёт высокой скорости обработки информации экономит время, потраченное на исследование, а также снижает необходимую для качественного снимка дозу радиации (при КТ или рентгене). Причём, всё это происходит в режиме реального времени, когда пациент ещё находится в сканере.
Читать далее: https://neuronovosti.ru/sciencenature84_ai/
#нейроновости
#нейронныесети
#ИИ
#радиология
#Nature
Машинное обучение поможет найти генетические маркеры заболеваний
Алгоритмы искусственного интеллекта все активнее вписываются в медицинские будни и при этом несут большую пользу. Например, этот алгоритм научили находить генетические поломки в заболеваниях, основываясь на анализе не ДНК, а транскриптома - "промежуточного продукта", находящегося условно между матрицей (ДНК) и конечным белком. Исследователи надеются, что за нейробластомой, в "фундаменте" которой нашли 4 ранее неизвестных гена, последует расшифровка и других недугов.
Подробнее: https://neuronovosti.ru/mashinnoe-obuchenie-pomozhet-najti-geneticheskie-markery-zabolevanij/
#нейроновости
#ИИ
#неврология
#инструментыиметоды
Алгоритмы искусственного интеллекта все активнее вписываются в медицинские будни и при этом несут большую пользу. Например, этот алгоритм научили находить генетические поломки в заболеваниях, основываясь на анализе не ДНК, а транскриптома - "промежуточного продукта", находящегося условно между матрицей (ДНК) и конечным белком. Исследователи надеются, что за нейробластомой, в "фундаменте" которой нашли 4 ранее неизвестных гена, последует расшифровка и других недугов.
Подробнее: https://neuronovosti.ru/mashinnoe-obuchenie-pomozhet-najti-geneticheskie-markery-zabolevanij/
#нейроновости
#ИИ
#неврология
#инструментыиметоды
ИИ обработает активность мозга для интерфейсов «мозг — компьютер» и диагностики депрессии
Исследователи из Сколтеха, НИУ ВШЭ и Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН разработали набор инструментов и краудсорсинговую платформу для анализа электроэнцефалограмм — записей электрической активности мозга. Предложенное автоматизированное решение выделяет значимые компоненты сигнала ЭЭГ быстрее и с меньшей субъективностью, чем эксперты-медики. Чем больше учёных и врачей воспользуются новой платформой, тем больше будет совершенствоваться алгоритм. В перспективе платформа может стать площадкой для сообщества медиков, исследователей и энтузиастов, которые занимаются изучением сна, постинсультной реабилитацией, диагностикой эпилепсии, интерфейсами «мозг — компьютер» и др. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Neuroinformatics.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/ii-obrabotaet-aktivnost-mozga-dlya-interfejsov-mozg-kompyuter-i-diagnostiki-depressii/
#нейроновости
#ИИ
#BCI
Исследователи из Сколтеха, НИУ ВШЭ и Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН разработали набор инструментов и краудсорсинговую платформу для анализа электроэнцефалограмм — записей электрической активности мозга. Предложенное автоматизированное решение выделяет значимые компоненты сигнала ЭЭГ быстрее и с меньшей субъективностью, чем эксперты-медики. Чем больше учёных и врачей воспользуются новой платформой, тем больше будет совершенствоваться алгоритм. В перспективе платформа может стать площадкой для сообщества медиков, исследователей и энтузиастов, которые занимаются изучением сна, постинсультной реабилитацией, диагностикой эпилепсии, интерфейсами «мозг — компьютер» и др. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Neuroinformatics.
Читать дальше:
https://neuronovosti.ru/ii-obrabotaet-aktivnost-mozga-dlya-interfejsov-mozg-kompyuter-i-diagnostiki-depressii/
#нейроновости
#ИИ
#BCI
Neuronovosti
ИИ обработает активность мозга для интерфейсов «мозг — компьютер» и диагностики депрессии - Neuronovosti
Исследователи из Сколтеха, НИУ ВШЭ и Института высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН разработали набор инструментов и краудсорсинговую платформу для анализа электроэнцефалограмм — записей электрической активности мозга....