Penn Medizin Debüts free machine-learning-Plattform
Die Penn Medicine Institute for Biomedical Informatics kündigte die Einführung eines kostenlosen, open-source-automated machine-learning-system entwickelt, um Vereinfachung der Daten-Analyse.
WARUM ES WICHTIG IST
Genannt Penn KI, künstliche Intelligenz-engine, die hinter der Plattform arbeiten können aus verschiedenen Analysen, die mit verschiedenen Variablen und Methoden, die auf seine eigene, und Penn AI ist-Analyse open source, ermöglicht es den Forschern, um zu sehen, die Mechanismen, die hinter jeder Analyse.
Als Penn AI verwendet wird, mehr und mehr, es wird ständig lernen, die besten Methoden für die Analyse von Daten und Empfehlungen für Ihre Nutzer basierend auf dem, was Sie sind auf der Suche, um es herauszufinden.
AUF DER PLATTE
„Das problem mit machine-learning-tools, maschinelles lernen Menschen, die Sie bauen, so sind Sie in der Regel nur nutzbar, die von Personen mit hohem Ausbildungsniveau,“ Jason Moore, Direktor des Instituts für Biomedizinische informatik, sagte in einer Erklärung.
Die drei-Jahres-Entwicklung Zeitraum, der das system gebaut wurde, in einer Weise zugänglich zu machen, die von jedermann, unabhängig von Ausbildung oder Erfahrung.
Moore erklärte das Entwicklerteam Ziel war es, ein kostenloses und einfaches system, das war noch robust genug, um, verwandeln die Art, wie die Industrie Ansätze der biomedizinischen Forschung.
Das Ziel der Penn AI ist self-service, klinische Plattform, zum Beispiel macht es möglich, dass ein Arzt-Abfrage Assoziationen zwischen Geschlecht, Alter, Rauchen und verschiedenen Krankheiten, und dann über die Plattform Ihre Fragen zu beantworten.
„Ich denke, das ist wirklich zu beschleunigen, die biomedizinische Forschung, die“ Moore hingewiesen. „Wir werden in der Lage sein zu tun, fast augenblicklich, was es braucht Wochen und Monate—und Tausende oder Millionen von Dollar zu tun, jetzt.“
Zukünftige Versionen der Plattform gehören könnte komplexere Funktionen für fortgeschrittene Anwender, wie der Zusatz „ensemble-Ansätze“, eine Technik, die es erlaubt, mehrere machine-learning-Geräte arbeiten auf dem gleichen Datensatz zur gleichen Zeit, um die Entwicklung einer robusteren Analyse.
DER GRÖßERE TREND
Die Verwendung von KI und dem maschinellen lernen wird die Erweiterung als Gesundheit-Systemen und-Universitäten weiter untersucht werden Anwendungen wie Sicherheit der Patienten auf die Biomedizin.
Ein team von Forschern vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) vor kurzem fand ein deep learning künstliche Intelligenz Plattform hatte eine hohe Erfolgsquote bei der Erkennung von Brustkrebs-Risiko.
Inzwischen, Gesundheit application developer Clarigent Gesundheit ist die Zusammenarbeit mit Dem Kinderheim von Cincinnati nach abschließen einer pilot-Studie mit Clarigent künstliche Intelligenz-powered mobile decision support app.
In einer Bemühung zu helfen, Krankenhäuser besser aggregieren von Daten aus verschiedenen elektronischen Patientenakten nach Fusionen, Wolters Kluwer im April angekündigt, dass es hatte eine Technologie entwickelt, die mithilfe maschinellen Lernens zur Verbesserung der Prozess-mapping-Labor-Ergebnisse und andere Daten, die auf standardisierten LOINC-codes.
Nathan Eddy ist ein healthcare-und Technologie-freelancer mit Sitz in Berlin.
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