Это может походить на глупую идею, но ученые обучили голубей определять рак по изображениям biopsied ткани. Индивидуально, птичьи аналитики не могут вполне соответствовать точности профессиональных патологов. Но как множество, они сделали, а также обучили людей, согласно новому исследованию, появляющемуся на этой неделе в PLOS ОДИН.
Диагноз рака часто начинается как визуальная проблема: это шероховатое пятно по изображению маммограммы оправдывают биопсию? И клетки в слайдах биопсии выглядят злокачественными или мягкими? Учебные врачи и медицинский технический персонал для устанавливания разницу являются дорогими и длительными, и компьютеры еще не до задачи. Видеть, мог ли бы другой тип стажера добиться большего успеха, бригада во главе с Ричардом Левенсоном, патологом и технологом в Калифорнийском университете, Дэвисом, и Эдвардом Вассерманом, психологом в университете Айовы, в Айова-Сити, превращенном к голубям.
Несмотря на их ограниченный интеллект, у птиц с головой кисточки есть определенные преимущества. У них есть превосходные визуальные системы, подобные, если не лучше, чем, человек. Они ощущают пять различных цветов в противоположность нашим трем, и они не «заполняют» промежутки как, мы делаем, когда ожидаемые формы отсутствуют.
Однако учебные животные, чтобы сделать сложную задачу хитры. Животные могут взять на неумышленных сигналах от их преподавателей и других людей, которые могут помочь им правильно решить проблемы. Например, известная лошадь 20-го века под названием Умный Ханс согласно заявлению смогла сделать простую арифметику, но, как позже показывалось, наблюдала реакции его человеческой аудитории.
И несмотря на то, что животные могут выполнить чрезвычайно хорошо на задачах, ограниченных ограниченными обстоятельствами, перетренировавшийся на одном наборе материалов может привести к общей погрешности, когда та же информация передается немного по-другому.Для предотвращения Умного результата Ханса у исследователей было 16 голубей, делают все их изучение однажды в день в коробке с монитором без видимых людей.
Ранее диагностированные слайды гистопатологии от биопсий ткани молочных желез появились на компьютерном сенсорном экране вместе с желтым и синей кнопкой. Если птицы правильно идентифицировали рак, они были автоматически вознаграждены компьютером с продовольственным шариком. Если они были неправы, они ничего не получили. Компьютер не только рандомизировал заказ изображений от мягкой или ткани, пораженной раком, но также и или желтый или синий показанный «рак» для какой-то конкретной птицы, чтобы удостовериться, что сам цвет не вводил уклон.
И гарантировать они только запоминали слайды, птицам бросили вызов с изображениями той же ткани с различными усилениями и цветом.Голуби не могли бы быть готовы стать сертифицируемыми патологами, но несколько птиц в лаборатории могли бы стоить технического специалиста или два.
Голуби, изученные в только несколько часов для добиваний большего успеха, чем случайный при различении раковидного от нераковидных клеток. И в течение всего 1 месяца, их точность повысилась на целых 80% – хороший, но не столь хорошая как человеческие эксперты. Намного более впечатляющий была мудрость множества.
Путем показа тех же изображений различным птицам и объединения их предположений, точность повысилась к 99%, наравне с обученными человеческими экспертами и намного более надежный, чем компьютер, делающий автоматический анализ изображения.Исследование «твердо и амбициозно», говорит Альдо Бадано, физик в американском Управлении по контролю за продуктами и лекарствами в Сильвер-Спринг, Мэриленд.
Но он предостерегает, что птицы далеки от того, чтобы быть полезным для медицины. Точно так же, как люди они были менее точными в диагностировании изображений, выглядевших по-другому из-за изменений в цвете и сжатия.
И точно так же, как люди Бадано говорит, что голуби могли бы быть восприимчивы к ложным положительным чертам. Для испытания этого птицы должны быть обучены на наборах изображений от доброкачественных опухолей, которые, кажется, злокачественны. Он также указывает, что птицы, вероятно, не могут быть обучены принять клинический контекст во внимание в своих решениях, которые люди делают легко. «Больше исследования необходимо», говорит он.
Если проблемы могут быть преодолены, будет диагноз рака в будущем вовлекать гигантские фермы сервера птиц, клюющих далеко в изображениях? «Я сомневаюсь относительно него», говорит Левенсон. «Я подозреваю, что компьютеры станут там первыми».