Japānas pētnieki ir izstrādājuši mākslīgā intelekta sistēmu, kas paplašina endoskopu ar palielinājumu 500 reizes pacienta zarnās. Mākslīgā intelekta sistēma 0.3 sekunžu laikā var noteikt, vai endoskopā ir ļaundabīgas izmaiņas resnās zarnas polipā, pēc reāllaika sprieduma rezultātiem Ārsts var izlemt, vai operēt reāllaikā.
Compared with the past, it takes a week to make a diagnosis, and now the system can immediately determine whether to remove it, which greatly improves the efficiency of diagnosis and treatment. During the development of this system, more than 60,000 tumor cell pictures were used to build a database. These pictures came from more than 3,000 patients with colorectal cancer diagnosed in 5 hospitals in Japan. By analyzing and deep learning the tumor images in the image database, the system has learned the automatic recognition function of cancer. Not only improve the diagnosis efficiency, but also improve the accuracy.
Japānā, kolorektālais vēzis ir otrs ļaundabīgākais audzējs pēc nāves no plaušu vēža. Agrīna atklāšana ir galvenais, lai uzlabotu ārstēšanas līmeni. Šis mākslīgā intelekta sasniegums Japānā var noteikt vēža klātbūtni resnās zarnas polipos mazāk nekā sekundē. Šobrīd šī mākslīgā intelekta kolorektālā vēža diagnostikas sistēma ir klīniski pārbaudīta 6 slimnīcās Japānā, un ir paredzēts, ka 2018. gadā tā saņems licenci no attiecīgajām Japānas farmācijas regulējošām iestādēm.
