0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Искусственный интеллект точнее гадалок предскажет, когда вы умрете

Искусственный интеллект точнее гадалок предскажет, когда вы умрете

Искусственный интеллект точнее гадалок предскажет, когда вы умрете

Гадалки и кукушки — вчерашний день. Сегодня модно предсказывать свою смерть с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Надо признать, что он справляется с этой задачей все лучше и лучше.

Впрочем, случайности вроде известного кирпича на голову, ИИ пока еще учитывает плохо, но это ему можно простить. Зато преждевременную смерть от хронических болезней компьютер видит отлично.

Программу разработали специалисты из Ноттингемского университета. Для создания алгоритма были использованы данные о состоянии здоровья более полумиллиона человек в возрасте от 40 до 69 лет, собранные в Биобанк Великобритании за период с 2006 по 2010 год. Затем исследователи попытались предсказать, кто из этих людей умрет на определенный момент 2016 года.

Прогноз осуществляли с помощью сразу трех алгоритмов. Ученые хотели сравнить эффективность новой программы с эффективностью двух других моделей — стандартного теста известного как модель Кокса и более простого алгоритма ИИ под названием «случайный лес».

Все три модели принимали во внимание такие факторы, как возраст, пол, история курения и возможный диагноз рака. Однако модель Кокса в значительной степени опиралась на данные об этнической принадлежности и физической нагрузке, а две другие — нет.

Модель «случайного леса» больше фокусировалась на окружности талии, процентном содержании жира в организме, рационе питания и тонусе кожи, в то время как новая модель акцентировала внимание на загрязнении воздуха, опасностях на работе, потреблении алкоголя и риске приема определенных лекарств.

Новый алгоритм машинного обучения вышел на первое место. Он правильно предсказал 76 % преждевременных смертей среди 14500 участников, которые умерли к моменту наблюдения в 2016 году. На втором месте оказалась модель «случайного леса» (64%) и еще больше отстала модель Кокса (44%).

Исследователи из Ноттингема полагают, что уже совсем скоро ИИ начнет играть жизненно важную в разработке стратегий персонального лечения, адаптируя управление рисками для отдельных пациентов. Дальнейшие исследования будут посвящены проверке алгоритмов искусственного интеллекта в других группах населения и способам внедрения ИИ-систем в обычное здравоохранение.

Искусственный интеллект предсказывает вероятность смерти по ЭКГ

Хотели бы вы знать, когда умрете? Пока вы размышляете над этим не самым простым вопросом, исследователи из Пенсильвании обучили искусственный интеллект предсказывать вероятность смерти человека в течение года, после ознакомления с электрокардиограммой пациента (ЭКГ). Правда, сами исследователи не понимают как именно ИИ это делает. Дело в том, что алгоритм указывает на те результаты ЭКГ, которые показались кардиологам абсолютно нормальными. Но как такое возможно и что именно анализирует ИИ?

Читать еще:  Красное мясо и рак: как появилась эта связь?

Ученые не знают почему ИИ делает точные предсказания о смерти пациентов от сердечно-сосудистых заболеваний

Электрокардиография — это метод исследования и регистрация электрической деятельности сердца.

Как сообщает издание The New Scientist, полученные результаты оказались впечатляющими и немного пугающими. В ходе работы ученые предоставили ИИ данные об ЭКГ 400 тысяч пациентов. Всего ИИ получил записи об 1,77 миллионах ЭКГ, которые брали у пациентов в разное время суток, чтобы выяснить закономерности, которые могут указывать на будущие проблемы с сердцем, включая вероятность сердечного приступа и мерцательную аритмию.

Согласно результатам проведенного исследования, модель ИИ показала лучшие результаты, чем все существующие сегодня методы, которые позволяют отличить пациентов, чей риск смерти возрастает в течение года от тех, кому смерть не грозит. Более того, ИИ выявил проблемы с сердцем у тех пациентов, которые ранее были вылечены кардиологами.

Чего не видят кардиологи?

В ходе исследования команда специалистов предоставляла ИИ данные двумя разными способами. Сначала алгоритм мог ознакомиться с необработанными результатами ЭКГ, по которым можно было отследить изменения в кардиограмме с течением времени. В другом случае исследователи предоставили данные ЭКГ с указанием возраста и пола пациентов. Ответы ИИ ученые измеряли при помощи показателя AUC — он измеряет, насколько хорошо модель различает две группы людей — в данном случае, пациентов, которые умерли в течение года, и тех, кто выжил. Исследователи отмечают, что AUC для моделей оценки риска, используемых в настоящее время врачами, варьируется от 0,65 до 0,8. А ИИ неизменно набирал выше 0,85 баллов (идеальным считается 1 балл, а 0,5 указывает на отсутствие различий между двумя группами).

Чтобы всегда оставаться в курсе новостей из мира науки, подписывайтесь на наш новостной канал в Telegram

ИИ точно предсказал риск смерти даже у людей, результаты ЭКГ которых кардиологи считают нормальными. Три кардиолога, которые отдельно изучали ЭКГ пациентов, не смогли выявить риск, обнаруженный ИИ. Таким образом, модель разработанная специалистами видит вещи, которые недоступны врачам на сегодняшний день. Ученые отмечают, что некоторые вещи врачи могли неправильно истолковывать десятилетиями.

Сердечно-сосудистые заболевания являются самой распространенной причиной смерти в мире

Читать еще:  Аллерголог Сорокина Елена Борисовна – записаться к врачу

Это не единственная попытка использовать возможности машинного обучения для предсказания смерти. В прошлом году исследователи из Google в Маунтин-Вью, штат Калифорния, создали прогностическую модель, использующую электронные медицинские карты для прогнозирования продолжительности пребывания пациента в больнице и времени выписки, а также времени смерти. Более того, разные модели ИИ также использовались для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и рака легких. В некоторых случаях диагностика ИИ оказывалась точнее диагностики врачей.

Несмотря на точность предсказаний некоторых моделей, есть один существенный недостаток: все эти модели не могут и не пытаются объяснить, как работает ИИ. По этой причине многие делать точные выводы об эффективности подобных моделей пока нельзя. Отметим, что по данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) сердечно-сосудистые заболевания являются самой распространенной причиной смерти в мире, ежегодно унося жизни от 17 до 23 миллионов человек. А какие способы профилактики сердечно-сосудистых заболеваний вы знаете? Расскажите о них участникам нашего Telegram-чата.

Ученые создали точный искусственный интеллект, предсказывающий, как вы умрете

Хотите знать, как вы умрете?

Поможет ли это вам принять меры для предотвращения этой смерти или просто лишит вас беззаботной жизни? Ведь вы чувствуете себя бессмертным.

Все мы знаем, что в прошлом эксперты создавали модели прогнозирования смерти с небольшим, впрочем, успехом. Модель предсказания Кокса просто учитывает возраст и пол. Этот метод является самым простым и не очень точным. В многомерной регрессионной модели Кокса учитывается больше переменных, таких как генотипы, но степень, в которой она может предсказать смерть, все еще крайне низка.

Издание PLOS ONE, где публикуются рецензируемые научные исследования, напечатала противоречивые данные группы ученых из Ноттингемского университета. Они обнаружили, что могут предсказать смерть в 80% из 14 500 случаев. Данные основаны на реальных исследованиях. Конечно, ученые не скажут вам, умрете вы от удара астероида Аполлона или будете съедены зомби. Но вот предсказать рак или инсульт могут практически точно.

Во многих приложениях по прогнозированию смерти учитывается один или несколько факторов. Расчет риска смерти человека только от сердечной недостаточности далеко не так сложен, как прогнозирование риска смерти со всеми возможными виновниками преждевременной смерти. Эти сложные расчеты учитывают широкий спектр демографических, биометрических, клинических факторов и факторов образа жизни. Они даже оценивают потребление фруктов, овощей и мяса в день. Исследование началось в 2006 году и продолжалось до 2010 года, а последующее наблюдение было в 2016 году. Все эти чрезвычайно индивидуалистические характеристики могут быть объединены в единый алгоритм и дают возможность прогноза возможных будущих проблем.

Читать еще:  Владимир Ордовский-Танаевский

Модели машинного обучения ИИ, использованные в новом исследовании, известны как «случайный лес» и «глубокое обучение». PLOS ONE сообщает нам результаты этого исследования: 14 418 смертей (2,9%) произошло в течение общего периода наблюдения 3.508.454 человеко-лет. Эти удивительные успехи в искусственном интеллекте могут революционизировать индустрию здравоохранения. Возможно, в будущем мы сможем избежать мелких ошибок, которые приведут к серьезным последствиям, чтобы работа наших больниц стала более эффективной и помогала персоналу тратить больше времени на пациентов, а не на оформление документов.

Искусственный интеллект точнее гадалок предскажет, когда вы умрете

Гадалки и кукушки — вчерашний день. Сегодня модно предсказывать свою смерть с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Надо признать, что он справляется с этой задачей все лучше и лучше.

Впрочем, случайности вроде известного кирпича на голову, ИИ пока еще учитывает плохо, но это ему можно простить. Зато преждевременную смерть от хронических болезней компьютер видит отлично.


Программу разработали специалисты из Ноттингемского университета. Для создания алгоритма были использованы данные о состоянии здоровья более полумиллиона человек в возрасте от 40 до 69 лет, собранные в Биобанк Великобритании за период с 2006 по 2010 год. Затем исследователи попытались предсказать, кто из этих людей умрет на определенный момент 2016 года.

Прогноз осуществляли с помощью сразу трех алгоритмов. Ученые хотели сравнить эффективность новой программы с эффективностью двух других моделей — стандартного теста известного как модель Кокса и более простого алгоритма ИИ под названием «случайный лес».

Все три модели принимали во внимание такие факторы, как возраст, пол, история курения и возможный диагноз рака. Однако модель Кокса в значительной степени опиралась на данные об этнической принадлежности и физической нагрузке, а две другие — нет.

Модель «случайного леса» больше фокусировалась на окружности талии, процентном содержании жира в организме, рационе питания и тонусе кожи, в то время как новая модель акцентировала внимание на загрязнении воздуха, опасностях на работе, потреблении алкоголя и риске приема определенных лекарств.

Новый алгоритм машинного обучения вышел на первое место. Он правильно предсказал 76 % преждевременных смертей среди 14500 участников, которые умерли к моменту наблюдения в 2016 году. На втором месте оказалась модель «случайного леса» (64%) и еще больше отстала модель Кокса (44%).

Исследователи из Ноттингема полагают, что уже совсем скоро ИИ начнет играть жизненно важную в разработке стратегий персонального лечения, адаптируя управление рисками для отдельных пациентов. Дальнейшие исследования будут посвящены проверке алгоритмов искусственного интеллекта в других группах населения и способам внедрения ИИ-систем в обычное здравоохранение.

Ссылка на основную публикацию
Статьи c упоминанием слов:
Adblock
detector