Хоча багато медійного галасу зосереджено на використанні штучного інтелекту як інструменту для створення тексту, існує багато застосувань, які тестуються та застосовуються для інших дуже конкретних цілей.

Один цікавий приклад із Нідерландів, де лікарі, які спеціалізуються на раку мозку, випробовують інструмент під назвою Sturgeon.

Під час операції онкологічні хірурги часто стикаються зі складним завданням вирішити, скільки тканини видалити.

В інших частинах тіла це менш серйозно, але коли говорити про мозок, кожна клітинка має значення.

Пошук краю пухлини та визначення кількості уражених навколишніх клітин часто ґрунтується на припущеннях, коли пацієнт знаходиться на операційному столі.

Остаточне секвенування ДНК може надати ясність цим припущенням, але цей процес може бути надто трудомістким, щоб бути релевантним, часто займаючи тижні, щоб класифікувати зразки.

Це призводить до того, що лікарі проявляють надмірну обережність і видаляють тканину мозку, яка насправді є здоровою.

Стерджен використовує машинне навчання, щоб пришвидшити секвенування клітин на невеликих ділянках, щоб надати лікарям набагато чіткішу картину кордонів ураженої тканини.

Інструмент зміг розпізнати 45 із 50 випадків протягом 40 хвилин, що дало лікарям набагато більше шансів правильно лікувати пухлини.

Гарвардський університет також тестує систему під назвою CHARM, яка навчена розпізнавати найагресивніші типи раку мозку.

Ця система була навчена шляхом прийому даних про понад 2000 випадків різних типів пухлин.

Під час раннього тестування CHARM правильно передбачив випадки в 93% випадків.

Процес для обох цих систем порівнювали з розпізнаванням зображення на основі одного пікселя, і у випадку використання, де кожна хвилина на рахунку, висока точність цих моделей є дуже перспективною.