A projekt arról szól, hogy a gépi tanulás eszközeivel automatizáltan tudják elemezni a méhnyakrákszűrés citológiai leletfelvételeit.
Egy most zajló kutatás célja például az, hogy mesterséges intelligencia segítségével gyorsítsák fel a méhnyakrákszűrésen levett kenetek elemzését – tudósított a haon.hu a Debreceni Egyetem, a győri Széchenyi István Egyetem és a Magyar Ipari Innovációs Matematikai Szolgáltatási Hálózat (HU-MATHS-IN) által gazdasági szervezetek számára tartott szerdai online partnertalálkozójáról.
Az erről szóló közlemény idézi Harangi Balázst, a Debreceni Egyetem komputergrafika és képfeldolgozás tanszékének adjunktusát, aki elmondta, korábban már folytattak olyan kutatásokat, amelyek célja az volt, hogy hagyományos tanuló algoritmusokkal súlyosságuk szerint osztályozzák a cukorbetegség miatt kialakuló szembetegségeket a pupillán keresztül a szemfenékről készült felvételek alapján.
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.