@bananaphone,
Da, zato i rekoh da treba sacekati - mada u tekstu navode par eksperimenata, svi su iz Kine i sa slicnim ciframa (89% i 90% pouzdanost u prepoznavanju).
Kada se radi o AI-ju (tj. ML-u) stvari uvek treba tretirati izuzetno pazljivo zato sto je vrlo lako zavarati samog sebe (kao autora modela) na milion nacina: od ogranicenog broja podataka, preko pristrasnosti u selekciji podataka pa sve do propusta u statistickoj interpretaciji rezultata.
U ovom konkretnom slucaju vec postoji problem malog broja podataka koji je vise nego ocigledan. Pitanje pristrasnosti se moze samo utvrditi dodatnim proverama modela na novim podacima.
Ali, kao sto si rekao, ako postoji neki signal ili grupa signala koji pouzdano identifikuju COVID19 (taj signal nije nuzno vidljiv golim okom), moguce je napraviti ML model koji ce reagovati na taj signal.
Jedini problem je sto najmocniji AI alati koje imamo danas zahtevaju ogromnu kolicinu podataka za treniranje. Sve i da su radili CT snimke svakom od obolelih, to je za sada samo nekoliko miliona snimaka, sto za "big data" AI modele i nije neka velika cifra. A jasno je da je broj CT snimaka drasticno manji od broja obolelih.
Citat:
Darko Nedeljković
Ustvari, kad se javi covek sa pneumonijom lekaru, poenta je u zurenju - lekar mora da prelomi i izabere takvu terapju koja ce verovatno ometati uzrocnika, a za slucaj da se zaj... tj. da je pogresio u proceni da ce najmanje stetiti pacijentu. Nema sigurice, cista kladionica.
Da, dobrodosao u svet medicine i, uopste, rada sa kompleksnim bioloskim fenomenima. Nista nije 100% pouzdano i skoro uvek imas potencijalnu listu za*ba koje mozes da napravis, zato je diferencijalna dijagnoza "stvar".
Dosta ljudi ne razume da doktori (kao i dobar deo naucnika) uvek rade sa nekim stepenom nesigurnosti koji je, u slucaju medicine, cesto prilicno visok.
Osim vrlo ociglednih stvari tipa dosao si sa slomljenom rukom posto su te izvukli iz ulupanog auta, mozes sa dobrim % pouzdanosti stvar tretirati kao prelom izazvan fizickom silom, a ne nesto drugo. Mnogo cesce nemas takvu ociglednu situaciju, prezentaciju, simptome i podatke koji omogucuju da eliminises skoro sve ostalo.
DigiCortex (ex. SpikeFun) - Cortical Neural Network Simulator:
http://www.digicortex.net/node/1 Videos:
http://www.digicortex.net/node/17 Gallery:
http://www.digicortex.net/node/25
PowerMonkey - Redyce CPU Power Waste and gain performance! -
https://github.com/psyq321/PowerMonkey