AI Model voor Huidkankerdetectie

AI-model is beter in het opsporen van huidkanker dan de huidige methoden

BIO+ - Onderzoekers van het Erasmus Medisch Centrum ontwikkelen een AI-model dat het risico op huidkanker beter kan voorspellen dan de huidige methoden.

By Team IO

Een groep wetenschappers heeft een AI-model ontwikkeld dat het risico op huidkanker kan voorspellen op basis van een gezichtsfoto. Het model van de onderzoekers van het Erasmus Medisch Centrum (EMC) in Rotterdam presteert beter dan de huidige beoordelingsmethoden.

De kracht van het algoritme ligt in het opsporen van risicofactoren die onzichtbaar zijn voor het menselijk oog. “Als dermatoloog let ik op dingen als pigmentvlekken, rimpels of het feit dat iemand in een zonnig land heeft gewoond. Het algoritme pikt meer kenmerken op dan alleen die klassieke risicofactoren voor huidkanker,” legt dermatoloog Dr. Marlies Wakkee, hoofd van het onderzoek, uit.

Het onderzoeksteam trainde het model met meer dan 2.800 foto’s. De artsen wisten van te voren welke mensen op de foto’s huidkanker hadden ontwikkeld. Het algoritme herkent automatisch tweehonderd kenmerken op de foto’s en voorspelt op basis daarvan het risico op huidkanker, in het gezicht of elders op het lichaam. De AI-voorspelling bleek nauwkeuriger dan huidonderzoek, vragenlijsten en genetisch onderzoek. De onderzoekers publiceerden hun bevindingen in het wetenschappelijke tijdschrift eClinicalMedicine van The Lancet.

Bij een vermoeden van longkanker wordt er op dit moment een ‘hapje’ weefsel weggehaald en onder de microscoop bekeken. Hier komt in de toekomst mogelijk.

First impressions of OpenAI o1: An AI designed to overthink it

OpenAI released its new o1 models on Thursday, giving ChatGPT users their first chance to try AI models that pause to “think” before they answer. There’s been a lot of hype building up to these models, codenamed “Strawberry” inside OpenAI. But does Strawberry live up to the hype?

Compared to GPT-4o, the o1 models feel like one step forward and two steps back. OpenAI o1 excels at reasoning and answering complex questions, but the model is roughly four times more expensive to use than GPT-4o. OpenAI’s latest model lacks the tools, multimodal capabilities, and speed that made GPT-4o so impressive. In fact, OpenAI even admits that “GPT-4o is still the best option for most prompts” on its help page, and notes elsewhere that o1 struggles at simpler tasks.

“It’s impressive, but I think the improvement is not very significant,” said Ravid Shwartz Ziv, an NYU professor who studies AI models. “It’s better at certain problems, but you don’t have this across-the-board improvement.”

For all of these reasons, it’s important to use o1 only for the questions it’s truly designed to help with: big ones. To be clear, most people are not using generative AI to answer these kinds of questions today, largely because today’s AI models are not very good at it. However, o1 is a tentative step in that direction.

The future of AI for weather

GraphCast is now the most accurate 10-day global weather forecasting system in the world, and can predict extreme weather events further into the future than was previously possible. As the weather patterns evolve in a changing climate, GraphCast will evolve and improve as higher quality data becomes available.

To make AI-powered weather forecasting more accessible, we’ve open sourced our model’s code. ECMWF is already experimenting with GraphCast’s 10-day forecasts and we’re excited to see the possibilities it unlocks for researchers – from tailoring the model for particular weather phenomena to optimizing it for different parts of the world.

GraphCast joins other state-of-the-art weather prediction systems from Google DeepMind and Google Research, including a regional Nowcasting model that produces forecasts up to 90 minutes ahead, and MetNet-3, a regional weather forecasting model already in operation across the US and Europe that produces more accurate 24-hour forecasts than any other system.

Pioneering the use of AI in weather forecasting will benefit billions of people in their everyday lives. But our wider research is not just about anticipating weather – it’s about understanding the broader patterns of our climate. By developing new tools and accelerating research, we hope AI can empower the global community to tackle our greatest environmental challenges.

Create a document processing custom model

After you review the requirements, you can get started creating your document processing model.

1. Sign in to Power Apps or Power Automate.
2. On the left pane, select . More >AI hub.
3. Under Discover an AI capability, select AI models. (Optional) To keep AI models permanently on the menu for easy access, select the pin icon.
4. Select Extract custom information from documents.
5. Select Create custom model.
6. A step-by-step wizard walks you through the process by asking you to list all data you want to extract from your document. If you want to create your model by using your own documents, make sure you have at least five examples that use the same layout. Otherwise, you can use sample data to create the model.
7. Select Train.
8. Test the model by selecting Quick test.