Googleは、少なくとも病院に関しては独自のゲームで病院に勝っている。 死亡リスク評価. GoogleのMedical Brainチームは、死亡リスクを評価するための人工知能システムのトレーニングを開始した 入院患者の間での結果が得られており、当面の結果は既存の医療機関が提供するものよりも正確です。 ツール。
Googleは、5月にJournal Natureに掲載された論文で初めてその新しいシステムについて詳しく説明した。 当時、同社の研究者らは、「これらのモデルは、すべてのケースで従来の臨床で使用されている予測モデルを上回りました。 私たちは、このアプローチを使用して、さまざまな臨床シナリオに対する正確でスケーラブルな予測を作成できると信じています。」
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もちろん、結果はかなり病的なものになります。 悲しいことに、Google のアルゴリズムは人々を救う方法を探しているのではなく、その可能性をどの程度克服できるかだけを考えているのです。 ある主要なケーススタディでは、Google が自社の A.I. 乳がん患者を評価するため。 彼女が入院してから 24 時間以内に、Google のシステムは彼女に 19.9% の確率で感染する可能性を与えました。 病院で死亡する可能性は、病院の早期警告スコアの 9.3% よりも大幅に高かった 提出されました。 残念ながら、2週間も経たないうちに患者は亡くなりました。
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では、Googleはどのようにしてそれを実現したのでしょうか? A.I. 患者の電子医療記録で見つかった 175,639 個のデータ ポイントを調査しました。これには、手書きメモの解釈と評価も含まれます。 Google が言うように、これらすべての情報が含まれていることがこの AI の違いです。 以前のアプローチから。
「一般に、これまでの研究は、EHR で利用可能なすべてのデータではなく、EHR で利用できる機能のサブセットに焦点を当てていました。 これには、臨床の自由記述メモに加えて、大量の構造化データおよび半構造化データが含まれています」と Google の論文は述べています。 読みます。
Google は合計で 216,221 人の入院者と 114,003 人の患者を分析しました。 すべての EHR からの数十億のデータ ポイント。 そしてその結果はヘルスケアにとって特に有望です 専門家。 大量のデータを効率的かつ正確に解析する Google の能力は、病院にとって大きな恩恵となり、最終的には患者ケアの向上につながる可能性があります。
今後、Google は AI に取り組みたいと考えています。 死亡リスクだけでなく、症状や病気も予測できるツール。 テクノロジー大手である同社は、ヘルスケア業界、特に予測に関連した分野での取り組みに精通しています。 2018 年初め、ディープマインドは退役軍人省と協力し、70 万件の医療記録を調査し、致命的な可能性のある患者の状態の変化を予測しました。 そしてGoogleはまた、時間のかかる診療を削減する音声認識システムを医師に提供したいと考えている。 メモを書く.
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