다음은 공포 영화를 보장할 만큼 무서운 시나리오입니다. 다음 해에 귀하가 사망할 확률을 정확하게 예측할 수 있는 인공 지능입니다. 심장검사 결과를 보고, 훈련받은 의사에게는 결과가 완전히 괜찮아 보일 수 있다는 사실에도 불구하고. 좋은 소식은 이 기술이 언젠가 여러분의 생명을 구하게 될 수도 있다는 것입니다.
“우리는 심장의 전기 추적을 자동으로 분석하고 미래에 중요한 임상 사건이 발생할 가능성에 대해 예측합니다.” 펜실베니아 기반 의료 서비스 제공업체의 Brandon Fornwalt 가이싱어, Digital Trends에 말했습니다.
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알고리즘은 1년 내 사망 가능성 외에도 심장 박동의 이상 발생도 예측할 수 있습니다. 심방세동. 그만큼 신경망 40만명에 가까운 사람들로부터 얻은 177만 건의 심전도(ECG) 결과로 구성된 데이터 세트에 대해 교육을 받았습니다. 이러한 전자 건강 기록의 역사는 20년 이상으로 거슬러 올라갑니다. 이를 통해 시스템은 심장 데이터와 이전에 임박한 사망 또는 AFib 발병을 나타냈던 유사한 결과 사이의 연관성을 찾을 수 있었습니다.
A.I. 심장 전문의가 완전히 정상이라고 간주하는 판독값을 볼 때도 정확하게 예측할 수 있었습니다. ECG 데이터를 검토한 세 명의 심장 전문의는 AI가 발견한 위험 패턴을 발견하지 못했습니다. 알고리즘.
Fornwalt는 "현재로서는 정확한 예측을 위해 신경망이 무엇을 사용하는지 정확히 아는 것이 매우 어렵습니다."라고 말했습니다. “그러나 이것은 정확한 예측을 위해 신경망이 활용하는 것이 무엇인지 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 새로운 기술이 등장하는 매우 활발한 조사 영역입니다. 정확한 작업을 수행하기 위해 신경망이 무엇을 사용하는지 이해하는 것이 특히 중요합니다. 완전히 정상으로 해석되는 심전도를 통한 사망률 예측 내과 의사. 이는 널리 사용되는 의료 테스트에 대한 해석을 개선하는 방법에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있습니다.”
연구원들의 다음 단계는 알고리즘을 수정하여 좀 더 희망적으로 만드는 것입니다. 이는 환자가 특정 치료법을 최적화하거나 받을 경우 사망률 감소를 예측하는 데 도움이 될 수 있는 치료 변수를 추가하기 위해 노력하는 것을 의미합니다. 심방 세동 모델의 경우, 그들은 이 상태를 더 일찍 발견하는 데 사용할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 임상 시험을 설계하고 있습니다. 그렇게 하면 심방세동과 밀접한 관련이 있는 뇌졸중과 같은 부작용의 위험을 줄이는 것이 가능할 수 있습니다.
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