这个算法目前有多可靠?
Remmele:我们目前实现的精度约为75%,这意味着所有图像数据集中的75%被分配到正确的类别。自2017年夏季以来,目前正在开展工作以进一步提高这一速度,特别是通过更好地预处理这些数据。我们可以实施当前研究的许多方面,但是我们也需要重新改造,因为我们使用的是非常不同的数据集。德国杜塞尔多夫国际医疗器械展览会
你想如何继续处理这个话题?
Remmele:我们必须将这些方法适应于我们的问题,以便显着提高算法的准确性,从而使其适用于日常使用。我们还需要弄清楚我们是否坚持明显的和不显眼的发现之间的二元区分,或者如果我们指定了像概率那样的东西。然后,我认为,如果我们不能对数据进行分类,我们可以为放射科医生获得更多的改善和时间节省,同时也指出数据集中算法发现异常的地方。
当然,我们也希望在放射科IT中实现该算法。为此,我们正在寻找行业合作伙伴。我们还从城市医院和大学医院接收更多数据。这些也会给我们现有的数据集带来更多的异质性,其中我们希望获得更好的培训效果。放射科也继续支持我们,这是显着的,因为他们没有研究任务,如大学医院。但是这种承诺在未来将是迫切需要的。如果我们想为私人执业的医生开发解决方案,我们需要他们的数据。
机器学习今天在医疗技术中有多重要?
Remmele: “计算机辅助诊断”这个术语已经被各个制造商用来提供在成像领域使用机器学习的解决方案,包括神经病学。同样在筛查领域,例如乳腺癌和肺癌,也有使用机器学习分类算法的工具。第一种产品还促进深度学习,用于分割图像。今天,这些产品主要用于专业中心和大学医院,例如肿瘤进展控制。
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