Google Research рассказывает, что для безопасного глобального внедрения медицинской ИИ-системы необходимо продемонстрировать ее универсальность — способность сохранять точность диагностики при введении в новые клинические условия с различными пациентами, рабочими процессами и вариациями оборудования УЗИ, отличными от тех, на которых модель была обучена. В данном исследовании наша исходная ИИ-модель была незначительно адаптирована только на одной из целевых популяций, а затем перспективно протестирована в обеих целевых средах: Northwestern Medicine — это городская, высокоресурсная академическая медицинская клиника в Чикаго, штат Иллинойс, США, и Jacaranda Health — сеть городских клиник в Найроби, Кения. Модель изначально обучалась на данных УЗИ, собранных в Северной Каролине и Замбии с использованием коммерческих УЗИ-датчиков Sonosite, GE и Butterfly Networks, а исследовательская ИИ-система была совместима с Clarius C3, коммерческим портативным трансабдоминальным датчиком. Все эти места отличались по различным параметрам ухода, включая время, когда женщины впервые обращаются за пренатальным уходом, количество рутинных УЗИ, которые они получают, и то, как обычно определяется гестационный возраст. Для оценки эффективной настройки системы исследование использовало небольшую пилотную выборку из 120 участников из Чикаго — примерно 6% от первоначального обучающего набора — для адаптации модели к новому оборудованию и расширения диапазона предсказания гестационного возраста за пределы 36 недель. Для понимания универсальности данные с сайта в Найроби не использовались для тонкой настройки, что позволило сохранить клиническую валидацию в Кении как строго независимый внешний тест. Для оценки полной полезности исследование также включало многоплодные беременности, которые могут представлять собой сложности в отслеживании и измерении как для человеческих операторов, так и для автоматизированных систем. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.
内容来自原始来源:
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
在 SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ 阅读全文标题为俄语Использование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ作者: SMNTCN — AI & Tech News2026年10月21日 (21小时前)
提供 1 种语言版本AI 摘要:要点
- Исследование Google Research демонстрирует, как ИИ может улучшить материнский уход.
Research
KZ·AI B94BИнсайт дня
Использование ИИ для улучшения материнского ухода с помощью УЗИ
全文为俄语
相关文章
RUNVIDIA представила Minerva для повышения наблюдаемости в AI-фабриках
NVIDIA представила платформу Minerva для повышения продуктивности AI-фабрик.
SMNTCN (Semanticon) — глобальные новости ИИ
OpenAI、Anthropic 和 Nvidia 的游说季度创纪录
对于人工智能游说者来说,这是一个忙碌的夏天。联邦披露的信息显示,Anthropic、OpenAI 和 Nvidia 在 7 月至 9 月期间分别经历了支出最高的游说季度。 Nvidia 花费最多,为 220 万美元,其次是 Anthropic 的 210 万美元和 OpenAI 的 1.5 美元……
The Verge — AI
Recursive 展示了与 Flint 合作的人工智能驱动研究过程的第一个结果
AI 初创公司 Recursive 推出了其第一个语言模型 Flint,这是一个由前 DeepMind 研究人员开发的用于本地编码的 400 亿参数 MoE。它是使用公司内部人工智能系统“Eureka Machine”在四个月内创建的,该系统独立测试和……
The Decoder
Google DeepMind Blog
