Model belajar mesin kanthi tepat diagnosis penyakit celiac

Tindakake Drugslib ing

Delajis dening Carmen Paus, BGGerm. Dianyari tanggal 3 April 2025.

DDS>

Kamis, 3 April 2025 - algoritma belajar mesin bisa diagnosa penyakit Celiac saka biopsi duodenal kanthi akurasi ing Inggris, saka Universitas Cambridge, miturut basis belajar sing akurat, akurat, mesin Klasifikasi diagnosa kanggo nambah diagnosis penyakit Celiac. Model kasebut dilatih ing 3,383 kabeh-slide-slide (WSI) saka biopsi duodenal saka papat rumah sakit sing nampilake limang scanner WSI sing beda-beda lan diagnosis klinis. Model kasebut dilatih nggunakake paradigma kaping pirang-pirang kanthi cara sing ringkih, lan ditaksir ing uji coba uji coba 644 scan sing ora katon. Prediksi model kasebut dibandhingake diagnosis independ saka papat patologi spesialis.

Peneliti nemokake manawa model Celiag diagnosis penyakit celiac kanthi akurasi, sensitivitas ngluwihi 95 persen, nuduhake manawa model kasebut bisa ngatasi patologi sing bisa ditrapake. Mbandhingake ramalan model kasebut saka patologi mandhiri, asil persetujuan patrolis lan otot pertama sing ditampilake kanggo diagnosa sing wis ditampilake kanggo diagnosa utawa ora ana wong sing duwe, "ujare Jaeckle," ujare Jaeckle ing pratelan. "Amarga kita nglatih ing set data sing digawe ing pirang-pirang kahanan, kita ngerti manawa kudu bisa digunakake ing macem-macem setelan, ing ngendi biopsies diproses lan ora beda."

Two panulis nyritakake hubungan menyang industri riset bioteknologi.

Panten: data statistik ing artikel medis nyedhiyakake individu. Faktor individu bisa beda-beda. Tansah golek saran medis pribadi kanggo keputusan kesehatan individu.

Sumber: kesehatan

Dikirim : 2025-04-04 06:00

Waca liyane

Disclaimer

Kabeh upaya wis ditindakake kanggo mesthekake yen informasi sing diwenehake dening Drugslib.com akurat, nganti -tanggal, lan lengkap, nanging ora njamin kanggo efek sing. Informasi obat sing ana ing kene bisa uga sensitif wektu. Informasi Drugslib.com wis diklumpukake kanggo digunakake dening praktisi kesehatan lan konsumen ing Amerika Serikat lan mulane Drugslib.com ora njamin sing nggunakake njaba Amerika Serikat cocok, kajaba khusus dituduhake digunakake. Informasi obat Drugslib.com ora nyetujoni obat, diagnosa pasien utawa menehi rekomendasi terapi. Informasi obat Drugslib.com minangka sumber informasi sing dirancang kanggo mbantu praktisi kesehatan sing dilisensi kanggo ngrawat pasien lan / utawa nglayani konsumen sing ndeleng layanan iki minangka tambahan, lan dudu pengganti, keahlian, katrampilan, kawruh lan pertimbangan babagan perawatan kesehatan. praktisi.

Ora ana bebaya kanggo kombinasi obat utawa obat sing diwenehake kanthi cara apa wae kudu ditafsirake kanggo nuduhake yen obat utawa kombinasi obat kasebut aman, efektif utawa cocok kanggo pasien tartamtu. Drugslib.com ora nanggung tanggung jawab kanggo aspek kesehatan apa wae sing ditindakake kanthi bantuan informasi sing diwenehake Drugslib.com. Informasi sing ana ing kene ora dimaksudake kanggo nyakup kabeh panggunaan, pituduh, pancegahan, bebaya, interaksi obat, reaksi alergi, utawa efek samping. Yen sampeyan duwe pitakon babagan obat sing sampeyan gunakake, takon dhokter, perawat utawa apoteker.

Kata kunci populer