Mädchen-Programme künstliche "Gehirn" zur Diagnose von Brustkrebs


Junior High School hat eine Hirn-Computer erstellt, die mit 99 Prozent Empfindlichkeit Brustkrebs diagnostiziert werden können. Siebzehn Jahre alte Brittany Wenger von Sarasota, Florida, schrieb, dass eine Brust Krebs-Diagnose app anhand eines neuronalen Netzes, im Grunde ein Computer-Programm, dessen Struktur ist, übrigens Gehirn inspiriert, die Zellen miteinander verbinden. Sie gewann Hauptpreis bei Google Science Fair für ihre Erfindung in Zeremonie in Palo Alto, Kalifornien gestern Abend (23. Juli).

Wie andere Programme der künstlichen Intelligenz künstliche neuronale Netze "lernen", was zu tun ist durch die Analyse von Beispielen, die sie gegeben und sie leistungsfähiger, wenn sie weitere Beispiele erhalten. Darüber hinaus sind sie in der Lage, Muster in Daten zu erkennen, die zu komplex für menschliche Gehirne oder andere Arten von Programmen zu analysieren sind. Gerade diese letzten Juni gebaut Google Forscher ein neuronales Netz, das Katzen im Internet ohne externe Eingaben zu erkennen gelernt.

Wenger wollte ihr Computer Gehirn an Brustkrebs arbeiten, weil die wenigsten invasive diagnostische Test für die Krankheit namens feinen Nadel Absaugen, gleichzeitig den zuletzt bestimmten ist. Oft, wenn Ergebnisse nicht klar sind, müssen die Patienten eine zweite Biopsie mit einer größeren Nadel oder sogar Operation zu unterziehen. Wenger wollte die weniger invasive Test Erfolgsraten zu steigern.

Der junge Wissenschaftler gaben mehrere verschiedene künstliche neuronale Netzwerke öffentlich verfügbare Daten aus feinen Nadel Absaugen Tests von Patientinnen mit Brustkrebs. Durch Auswertung der Daten, lernte jeder der neuronalen Netze zur diagnose von Brustkrebs, basierend auf einige Merkmale der verschiedenen feinen Nadel Absaugen Proben. [10 Dinge, die Sie nicht über das Gehirn wissen]

Wenger getestet, drei handelsüblichen neuronale Netze, plus eins sie programmiert sich selbst mit Hilfe von Java, eine Computersprache, die sie in der Schule gelernt, schrieb sie auf der Webseite, die sie eingerichtet haben, wenn Sie auf die Google Science Fair anwenden.

Ihr eigenes Netzwerk war die zuverlässigste, fand sie. Wenn sie es mit 681 feinen Nadel Absaugen Proben getestet, ihr Programm gab richtige Diagnosen für 94 Prozent der Fälle und korrekt identifiziert mehr als 99 Prozent der Fälle bösartig. Das Programm sagte seine Analyse "nicht eindeutig" etwa 4 Prozent der Zeit. Weniger als ein Prozent der Antworten waren falsch negative – gutartige Diagnosen für Klumpen, die tatsächlich Krebs, waren ein Ergebnis sie vor allem vermeiden wollte, schrieb sie auf ihrer Projektseite. Kommerzielle neuronale Netze hatte eine false-negative-Rate von etwa 5 Prozent.

"Ich glaube, es Krankenhaus bereit sein könnte," sagte sie eine lokale ABC-Station, die ihr im März interviewt.

Wenger hostet ihre app, namens Cloud4Cancer, online, so dass andere Ärzte auf ihre eigenen Daten eingeben können, sagte sie. Mehr Daten gegeben, sollte es noch besser funktionieren, sie schrieb. Sie denkt auch, dass ihr Ansatz verwendet werden kann, um neuronale Netze zu machen, die andere Krankheiten, einschließlich Prostata-Krebs und Krebs zu diagnostizieren.

Ihrem Google-Sieg verdient ihr ein Praktikum bei einer der Institutionen Hosten der Google Science Fair, eine Reise zu den Galapagos-Inseln, eine Trophäe weiße Legosteine und ein $50.000-Stipendium für das College gemacht. In Zukunft will sie Fachrichtung Informatik und Arbeit als ein pädiatrischer Onkologe sagte ABC.

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