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Diverse dimostrazioni in LDV ci ricordano che le macchine non apprendono solo attraverso le reti neurali e l'apprendimento automatico. Hanno altri modi per imparare a riconoscere e analizzare il mondo che li circonda.
La ricercatrice Tali Dekel ha dimostrato una tecnologia che utilizza la visione artificiale del computer per identificare, che può essere giudicato ingrandendo le deviazioni in linea retta o i frutti viola sul tetto.
In media, i patologi elaborano 500 vetrini al giorno. Ci sono migliaia di singole cellule tumorali che devono essere analizzate su ogni vetrino e sono facilmente perse dai medici.
Secondo uno studio dell'American Medical Associazione, di solito meno della metà dei patologi concorda con la diagnosi corretta. Ha citato un altro esempio incentrato sulla biopsia dei linfonodi del cancro al seno, chiarendo la differenza tra l'obiettivo di ricerca dei patologi informatici e umani. Il primo pone l'accento su molte aree che possono diventare contenitori per le cellule tumorali.
Il sistema di visione artificiale fornisce ai patologi immagini grezze, che quindi possono ancora visualizzare i dati che hanno familiarità con e le immagini elaborate dal sistema di apprendimento. Fondamentalmente, questo può identificare l'area del cancro.
