Sztuczna inteligencja przewidzi naszą śmierć?

EG
23-05-2018, 13:35
aktualizacja: 23-05-2018, 13:44

Technologiczny gigant Google stworzył model analityczny, który wykorzystując metodę deep learning, potrafi oszacować między innymi śmiertelność hospitalizowanych pacjentów. Wykorzystuje do tego zbiory danych zebrane w szpitalnych bazach. Jest przy tym dużo skuteczniejszy niż tradycyjne narzędzia zwykle wykorzystywane do tego rodzaju prognoz.

Ten artykuł czytasz w ramach płatnej subskrypcji. Twoja prenumerata jest aktywna

Pierwszą próbę działania narzędzia analitycznego przygotowanego przez ekspertów Google’a wykonano na 46 mld pojedynczych danych 216 tys. pacjentów z dwóch szpitali. Miało ono obliczyć, ile czasu pacjent powinien być hospitalizowany i jakie jest prawdopodobieństwo jego nieplanowanego powrotu do placówki z takiego samego powodu, jak poprzednio. Narzędzie świetnie sobie z tym zadaniem poradziło, było nawet w stanie oszacować prawdopodobieństwo zgonu danego pacjenta z dokładnością o 10 proc. wyższą niż tradycyjne narzędzia predykcyjne. Model wykorzystuje najnowsze rozwiązania i procedury oparte na technologii machine learning i metodyce deep learning.

Sektor zdrowia z uwagi na ogrom danych, z których usystematyzowaniem i ewentualnym wykorzystaniem musi się borykać jest szczególnie atrakcyjny dla firm z obszaru digital
Zobacz więcej

Sektor zdrowia z uwagi na ogrom danych, z których usystematyzowaniem i ewentualnym wykorzystaniem musi się borykać jest szczególnie atrakcyjny dla firm z obszaru digital

iStock

PRZECZYTAJ TAKŻE: Sztuczna inteligencja ma zwiększyć skuteczność leczenia alkoholizmu

Narzędzie Google’a wykonało swoje obliczenia na podstawie danych zebranych w EHR (ang. electronic health rekord), czyli elektronicznej dokumentacji medycznej. To potencjalnie źródło tysiąca różnych zmiennych, których uporządkowanie i analiza w oparciu o tradycyjne modele są zadaniami praktycznie niewykonalnymi. Zazwyczaj używane modele predykcyjne wymagają ogromnego wysiłku polegającego na ręcznym wyborze lub uspójnieniu odpowiednich zmiennych. Tymczasem narzędzie Google’a wykorzystujące sztuczną inteligencję przy dokonywaniu oszacowania samo oceniło, jakie dane pacjenta warto wziąć pod uwagę.

PRZECZYTAJ TAKŻE: Sztuczna inteligencja rozpozna czerniaka?

„ W dzisiejszych czasach coraz więcej decyzji zależy od analityki danych. Samo gromadzenie cyfrowych informacji mija się z celem, gdy nie można ich przekształcić w przydatne wnioski. Jak widać na przykładzie Google’a, modele analityczne i predykcyjne, które wykorzystują deep learning i machine learning, mogą stanowić rozwiązanie tego problemu. Dla każdej prognozy narzędzia takie potrafią w czasie rzeczywistym odczytać każdą informację, połączyć je w ciągi przyczynowo-skutkowe i oszacować, które dane są kluczowe dla analizy stanu zdrowia danego pacjenta. Wyniki pokazują, jak ogromny potencjał drzemie w technologiach kognitywnych. Narzędzia analityczne wykorzystujące deep learning nie zastąpią oczywiście doświadczonych lekarzy, ale mogą skrócić czas realizacji procesów czy zmniejszyć liczbę potencjalnych błędów”  – komentuje Adam Dzielnicki z Atmana, lidera polskiego rynku centrów danych.

Eksperci są zdania, że wydatki na wdrożenie technologii kognitywnych w latach 2017-2021 mogą wynieść nawet 200 mld dolarów. Sektor zdrowia z uwagi na ogrom danych, z których usystematyzowaniem i ewentualnym wykorzystaniem musi się borykać, jest szczególnie atrakcyjny dla firm z obszaru digital. 

Źródło: Puls Medycyny

Podpis: EG

Puls Medycyny
Innowacje / Sztuczna inteligencja przewidzi naszą śmierć?
× Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z Polityką Plików Cookies. Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.