A gépi tanulási módszerek az orvosokat és a betegeket is segítik
Mint mondta, nagy mennyiségű digitális képből összeállítható egy szakértők által felcímkézett adatbázis, amelyek révén "mélytanuló hálók" megtanulnak különbséget tenni a képek között, és akár felismerhetnek olyan diszkriminatív jellegű vizuális tulajdonságokat is, amelyeket szemmel vizsgálva még az orvosok sem kötöttek az adott betegséghez. A tanulási folyamat során önmagukat optimalizálják, hogy a lehető legmagasabb pontosságot érjék el - mondta az adjunktus. Erre példa az a projekt, amelynek keretében olyan mobiltelefonos applikációt fejlesztettek ki laikusok számára, amely képes diagnosztizálni egy bőrelváltozásról, hogy az kóros-e, és érdemes-e miatta mielőbb bőrgyógyászhoz fordulni - tette hozzá.
Egy jelenleg futó kutatásról beszámolva elmondta, a projekt arról szól, hogy a gépi tanulás eszközeivel automatizáltan tudjuk elemezni a méhnyakrákszűrés citológiai leletfelvételeit, ami növelheti a pontosságot és legfőképpen a gyorsaságot. A közlemény szerint a sajtótájékoztatón Horváth Zoltán, a HU-MATHS-IN, illetve az európai szervezet, az EU-MATHS-IN elnöke, a Széchenyi István Egyetem professzora elmondta, hogy az ipari matematika a matematikai kutatási eredmények (modellezés, szimuláció, optimalizáció, gépi tanulás) módszereinek ipari, gazdasági és különösen innovációs alkalmazását jelenti. Felhasználási lehetőségei rendkívül széles körűek, a járműipartól a mezőgazdaságon át az egészségiparig szinte minden ágazatra kiterjednek, ami "forintosítható" haszonnal kecsegtet a gazdaság szereplői számára.
Hozzátette: az ipari matematikai kutatócsoportok több tudományág összefogásával, lényeges matematikai tartalom hozzáadásával érnek el fontos eredményeket.
(Forrás: MTI)
Hozzászólások