人工规则识别疟疾感染细胞实验复盘
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人工规则识别疟疾感染细胞实验复盘
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先了解这件事
AI 综述
Maziyar Panahi 分享了一项不训练模型、而以人工规则识别疟疾感染细胞的实验复盘：修正规则后，在160个样本中对专家标注感染细胞识别出约7个，敏感度约70%。 首版规则仅将160个样本中的104个分到正确区间，研究者随后利用另外33个病人样本调整规则，再对原160个样本重新评分。实验使用的是美国国立医学图书馆提供的血涂片图像，仅供研究使用。
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最新进展11月2日 22:04
人工规则识别疟疾感染细胞敏感度约 70%，无需深度学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- AGI Hunt人工规则识别疟疾感染细胞敏感度约 70%，无需深度学习
一项基于人工规则而非训练模型的疟疾感染细胞识别实验，在修正规则后识别出专家标注感染细胞约 7/10，敏感度约 70%。首版规则在 160 个样本中仅将 104 个分到正确区间，随后借助另外 33 个病人样本调整并重新评分；研究使用 U.S. National Library of Medicine 的血涂片图像，仅供研究使用。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。