これは、ホラー映画に値するほど恐ろしいシナリオです。人工知能は、来年死亡する可能性を正確に予測できます。 心臓検査の結果を見ていると訓練を受けた医師にとって結果はまったく問題ないように見えるかもしれないという事実にもかかわらず。 良いニュース: このテクノロジーは、いつかあなたの命を救うことになるかもしれません。
「私たちは、心臓と心臓からの電気的追跡を自動的に分析できる 2 つの異なる人工知能アルゴリズムを開発しました。 将来重要な臨床事象が発生する可能性について予測することができます」とペンシルベニア州に本拠を置く医療提供者のブランドン・フォーンウォルト氏は言う。 ガイジンガーとデジタルトレンドに語った。
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このアルゴリズムは、1 年以内の死亡の可能性に加えて、「心臓リズム異常」の発症も予測できます。 心房細動. の ニューラルネットワーク 彼らは、40万人近くからの177万件の心電図(ECG)結果からなるデータセットでトレーニングされました。 これらの電子医療記録は 20 年以上前に遡ります。 これらにより、システムは、心臓データと、以前に差し迫った死または心房細動の発症を示していた同様の結果との間の関連性を見つけることができました。
A.I. 心臓専門医が完全に正常であると考えていた測定値を調べた場合でも、正確に予測することができました。 ECG データを検査した 3 人の心臓専門医は、AI が気づいたリスク パターンを特定できませんでした。 アルゴリズム。
「現時点では、正確な予測を行うためにニューラル ネットワークが何を使用しているかを正確に知ることは非常に困難です」とフォーンウォルト氏は述べています。 「しかし、これは非常に活発な研究分野であり、ニューラルネットワークが正確な予測を行うために何を利用しているのかを正確に理解するのに役立つ新しい技術が登場しています。 正確な情報を得るためにニューラル ネットワークが何を使用しているかを理解することが特に重要です。 心電図から完全に正常であると解釈される死亡率の予測。 医師。 これにより、この広く使用されている医療検査の解釈を改善する方法について、新たな洞察が得られるかもしれません。」
研究者の次のステップは、アルゴリズムを変更して、もう少し希望を持てるようにすることです。 つまり、患者が特定の治療法を最適化するか受けた場合の死亡率の減少を予測するのに役立つ治療変数を追加する作業を意味します。 心房細動モデルについては、この症状を早期に発見するために使用できるかどうかを判断するための臨床試験を計画中です。 そうすることで、心房細動と関連性の高い脳卒中などの有害事象のリスクを軽減できる可能性があります。
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