🔒 Inteligentna diagnostyka płuc. Jak dobre dane, modele i wyjaśnienia budują zaufanie do AI w medycynie

Wystarczy wziąć kilkudziesięciu świetnych inżynierów, dolać 40TB dobrej jakości danych z polskich szpitali i 180 tysięcy godzin obliczeń na najnowszych GPU, a potem zagotować pod bacznym okiem czołowych ekspertów w radiologii i pulmonologii. No i oczywiście nie wolno zapomnieć o dodaniu właściwej ilości wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI).

Całość gotować musiała się wprawdzie niemal trzy lata, ale właśnie w taki sposób na Politechnice Warszawskiej w ramach projektu xLungs powstało narzędzie do inteligentnej diagnostyki płuc.