Ubacivanje elektronskih zdravstvenih podataka u modele mašinskog učenja može značajno da poboljša preciznost predviđanja ishoda, navodi se u novoj studiji objavljenoj u časopisu Nature.

Na osnovu eksperimenta u kome su korišćeni podaci iz dvije bolnice u Sjedinjenim Američkim Državama, istraživači su uspjeli da pokažu kako se pomoću algoritama mogu predvidjeti dužina ostanka pacijenta u bolnici, vrijeme kada će biti otpušten, ali i vrijeme kada će pacijent umrijeti.

Neuronska mreža, opisana u studiji, za predviđanje koristi ogromne količine podataka koje potiču iz medicinske istorije pacijenta, kao i ključnih parametara vezanih za njegovo zdravstveno stanje.

Sistem, pritom, može da obradi čak i rukom pisane tekstove, komentare i bilješke sa starih kartona.

Algoritam slaže važne prethodne događaje iz medicinske istorije u vremenski slijed događaja, što omogućava modelu mašinskog učenja da predviđa buduće ishode, među kojima je i vrijeme smrti, piše Futurism.

Postavlja se pitanje, kakva bi korist mogla da bude od ovoga?

Bolnice bi mogle da pronađu nove načine određivanja prioriteta kod njege pacijenata, bolje prilagođavaju terapije i otkriju hitne slučajeve ranije nego dosada. Računar bi tako mogao da rastereti zdravstvene radnike u preuzme veliki dio obrade podataka na sebe.

Vještačka inteligencija je već našla više načina primjene u zdravstvu.

Nekoliko nedavno razvijenih algoritama moglo je da dijagnostifikuje rak pluća i bolest srca preciznije od ljudi ljekara. Korišćena je i kod određivanja rizika od razvoja jedne od najčešćih bolesti oka, prenosi Tportal.hr.

S druge strane, preusmjeravanje ogromne količine osjetljivih ličnih podataka u jedan prediktivni model u vlasništvu jedne od najvećih privatnih korporacija na svijetu ne zvuči baš kao najprivlačnije rješenje.

Google AI moći će predviđati smrt ljudi

Komentari (0)