აქ არის საშინელებათა ფილმის საკმარისად საშინელი სცენარი: ხელოვნური ინტელექტი, რომელსაც შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს თქვენი სიკვდილის შანსები მომავალ წელს. გულის ტესტის შედეგების დათვალიერებამიუხედავად იმისა, რომ გაწვრთნილი ექიმებისთვის შედეგები შეიძლება სრულიად კარგად გამოიყურებოდეს. კარგი ამბავი: ტექნოლოგიამ შესაძლოა ერთ მშვენიერ დღეს გადაარჩინოს თქვენი სიცოცხლე.
„ჩვენ შევიმუშავეთ ხელოვნური ინტელექტის ორი განსხვავებული ალგორითმი, რომელსაც შეუძლია ავტომატურად გააანალიზოს ელექტრული კვალი გულიდან და გააკეთეთ პროგნოზები მომავალი მნიშვნელოვანი კლინიკური მოვლენის ალბათობის შესახებ“, - ბრანდონ ფორნვალტი, პენსილვანიის ჯანდაცვის პროვაიდერიდან. გეიზინჯერიგანუცხადა Digital Trends-ს.
რეკომენდებული ვიდეოები
გარდა ერთ წელიწადში სიკვდილის ალბათობისა, ალგორითმებს ასევე შეუძლიათ იწინასწარმეტყველონ გულის პათოლოგიური რიტმის განვითარება ე.წ. წინაგულების ფიბრილაცია. The ნეირონული ქსელები გაიარეს ტრენინგი მონაცემთა ნაკრების მიხედვით, რომელიც შედგებოდა 1,77 მილიონი ელექტროკარდიოგრამის (ეკგ) შედეგებისგან დაახლოებით 400 000 ადამიანისგან. ჯანმრთელობის ეს ელექტრონული ჩანაწერები 20 წელზე მეტია თარიღდება. მათ საშუალება მისცეს სისტემას ეპოვა კავშირი გულის მონაცემებსა და მსგავს შედეგებს შორის, რომლებიც ადრე მიუთითებდნენ მოახლოებულ სიკვდილზე ან AFib-ის განვითარებაზე.
A.I. შეეძლო ზუსტად გაეკეთებინა თავისი პროგნოზები მაშინაც კი, როდესაც ათვალიერებდა იმ კითხვებს, რომლებიც კარდიოლოგებმა სავსებით ნორმალურად მიიჩნიეს. სამმა კარდიოლოგმა, რომლებმაც განიხილეს ეკგ მონაცემები, ვერ შეამჩნიეს რისკის შაბლონები, რომლებიც შენიშნა A.I. ალგორითმები.
„ამჟამად, ძალიან რთულია ზუსტად იმის ცოდნა, თუ რას იყენებს ნერვული ქსელი ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად“, - თქვა ფორნვალტმა. ”თუმცა, ეს არის ინტენსიურად აქტიური გამოძიების სფერო, სადაც ჩნდება ახალი ტექნიკა, რომელიც დაგვეხმარება უკეთ გავიგოთ ზუსტად რას იყენებს ნერვული ქსელი ზუსტი პროგნოზების გასაკეთებლად. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი იქნება იმის გაგება, თუ რას იყენებს ნერვული ქსელი სიზუსტისთვის სიკვდილიანობის პროგნოზები ელექტროკარდიოგრამებიდან, რომლებიც განმარტებულია, როგორც სრულიად ნორმალური ა ექიმი. ამან შეიძლება მოგვცეს ახალი ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ გავაუმჯობესოთ ამ ფართოდ გამოყენებული სამედიცინო ტესტის ინტერპრეტაცია. ”
მკვლევარების შემდეგი ნაბიჯი არის ალგორითმის შეცვლა, რათა ის ცოტათი უფრო იმედისმომცემი გახდეს. ეს ნიშნავს, რომ იმუშაოთ მკურნალობის ცვლადების დასამატებლად, რაც შეიძლება დაეხმაროს სიკვდილიანობის შემცირების პროგნოზირებას, თუ პაციენტები ოპტიმიზაციას უკეთებენ ან გაივლიან გარკვეულ თერაპიას. წინაგულების ფიბრილაციის მოდელისთვის, ისინი შეიმუშავებენ კლინიკურ კვლევას, რათა დადგინდეს, შეიძლება თუ არა მისი გამოყენება ამ მდგომარეობის ადრეული გამოვლენისთვის. ამით შესაძლოა შემცირდეს ისეთი გვერდითი მოვლენების რისკი, როგორიცაა ინსულტი, რომელიც დაკავშირებულია წინაგულების ფიბრილაციასთან.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- უცნაური ახალი A.I. სკანირებას უკეთებს თქვენს ტვინს, შემდეგ ქმნის სახეებს, რომლებიც თქვენთვის მიმზიდველია
- ნეირო-სიმბოლური A.I. არის ხელოვნური ინტელექტის მომავალი. აი, როგორ მუშაობს
- MIT-ის ახალი „ჩრდილოვანი“ კვლევა იყენებს ჩრდილებს, რათა დაინახოს ის, რაც კამერებს არ შეუძლიათ
- ახლა შეგიძლიათ მთვარეზე სიარული Nvidia-ს A.I-ით. და სხივების მოკვლევის ტექნიკა
- MIT და IBM-ის ახალი A.I. გამოსახულების რედაქტირების ინსტრუმენტი საშუალებას გაძლევთ დახატოთ ნეირონებით
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
