No, jednou řešili 2 plicaři, zda jde o zápal plic či ne a prý je i nějaký nepravý zápal plic. Závěr nakonec byl, pacient je zdravý.

No a úplně špatný rozbor krve jsem již také zažil, lékař na to hned přišel, včetně omluvy laboratoře.

Tedy diagnóza sice může být za pár vteřin, ale zda je pravdivá, musí rozhodnut lékař.

Silné by neuronové site mohly být např.při analyze komplexních dat o pacientovi od krevního obrazu po hmotnost. Ale zase by bylo nutné disponovat velkým souborem kvalitních dat. Neuronové site jsou schopny najít nelineární závislost, které jsou mimo možnost lidské logiky. Např.v elektronice navrhují obvody, které by správně ani neměly fungovat, resp. by měly fungovat jinak, pac lépe "chapou" fungování polovodicu

Tak jeden známý se zabývá polovodičovými prvky, jejich návrhy a vylepšováním pracovně a u jedné věci prostě napsal made by design, protože udělat to trochu jinak, tak by to už nefungovalo a on nevěděl proč.

Je překvapive že to ještě neexistovalo ani v CR. Ve světě to asi už někde mají. Neuronové site jsou silné ve zpracování obrazových dat, takže je možné vytrénovat všude kde doktoři koukají na obrázky. Problém je jen v tom, že těch vstupních obrázku musí být velké množství, aby si neurony správně nastavily tzv.vahy

Tohle je opravdu trivialni zalezitost. Jaka je to rizikova trida zdravotnickeho prostredku. Ale ja se ptam, mate to certifikovane podle MDR? Co klinicke studie, byli? Kdo nese zodpovednost za spatnou diagnozu? Samotne rozpoznani zapalu plic pri datasetu 1000 snimku je prace pro jednoho studaka na 3 tydny.

Dobrý den, rád zodpovím alespoň část Vašich dotazů.

Otázka certifikace je pro nás aktuální, přičemž v současnosti aktivně spolupracujeme s firmou, jež nám se získání potřebných náležitostí pomáhá.

Program je navržen jako doporučovací systém. Dřívější návrhy CAD, které známe například z mamografie, byly designovány jako modely pro druhé čtení. My se snažíme jít trochu odlišnou cestou.

Síť je v současnosti trénovaná na několik rozdílných datasetech, z nichž největší se pohybuje v rovině desítek tisíc validovaných snímků. Nejobtížnější částí je právě zisk přístupů k datasetům a jejich labelování na bázi ground truth, takzvaná dvojitá validace.

Nyní směřujeme k nasazení aplikace v experimentálním, výzkumném pracovišti, přičemž cesty pro nasazení do každodenní praxe se neustále otevírají. Víme ovšem, že to může být běh na dlouhou trať. :-)

Nemohla by autorka vysvětlit laikovi, co to jsou ty odchytly u nemoci?