Google은 최소한의 측면에서는 자체 게임에서 병원을 이기고 있습니다. 사망 위험 평가. Google의 Medical Brain 팀은 사망 위험을 평가하기 위해 인공 지능 시스템 훈련을 시작했습니다. 현재로서는 기존 의료기관에서 제공하는 것보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 도구.
Google은 지난 5월 Journal Nature에 발표된 논문에서 새로운 시스템을 처음으로 자세히 설명했습니다. 당시 회사 연구진은 “이러한 모델은 모든 경우에서 기존의 임상적으로 사용되는 예측 모델보다 성능이 뛰어났습니다. 우리는 이 접근 방식을 사용하여 다양한 임상 시나리오에 대한 정확하고 확장 가능한 예측을 생성할 수 있다고 믿습니다.”
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물론 그 결과는 다소 병적이다. 아쉽게도 Google의 알고리즘은 사람을 구할 방법을 찾는 것이 아니라 사람들이 확률을 이길 가능성이 얼마나 되는지를 찾고 있습니다. 한 주요 사례 연구에서 Google은 AI를 사용했습니다. 유방암 환자를 평가합니다. 그녀가 병원에 입원한 후 24시간 동안 Google 시스템은 그녀에게 19.9%의 확률을 제공했습니다. 병원에서 사망할 가능성은 병원의 조기 경고 점수인 9.3%보다 훨씬 높습니다. 제출된. 불행하게도 그 환자는 2주도 채 지나지 않아 세상을 떠났습니다.
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그렇다면 구글은 어떻게 했는가? A.I. 손으로 쓴 메모를 해석하고 평가하는 것을 포함하여 환자의 전자 의료 기록에서 발견된 175,639개의 데이터 포인트를 조사했습니다. Google이 말했듯이 이 모든 정보를 포함하는 것이 이 AI를 차별화하는 요소입니다. 이전 접근 방식에서.
“일반적으로 이전 작업은 EHR에서 사용할 수 있는 모든 데이터보다는 EHR에서 사용할 수 있는 기능의 하위 집합에 중점을 두었습니다. 여기에는 임상 자유 텍스트 메모뿐만 아니라 대량의 구조화된 데이터와 반구조화된 데이터도 포함됩니다." Google의 논문 읽습니다.
구글은 총 216,221건의 입원과 114,003명의 환자를 분석해 총 46건이 넘는다. 모든 EHR에서 수집된 10억 개의 데이터 포인트. 그리고 그 결과는 의료 분야에서 특히 유망합니다. 전문가. 수많은 데이터를 효율적이고 정확하게 분석하는 Google의 능력은 병원에 큰 도움이 될 수 있으며 궁극적으로 환자 치료를 개선할 수 있습니다.
앞으로 Google은 AI에 대한 연구를 원합니다. 사망 위험뿐만 아니라 증상과 질병까지 예측할 수 있는 도구입니다. 거대 기술 기업은 특히 예측과 관련하여 의료 산업에서 일하는 것이 낯설지 않습니다. 2018년 초 DeepMind는 보훈부(Department of Veterans Affairs)와 협력하여 700,000건의 의료 기록을 조사하고 환자 상태의 잠재적으로 치명적인 변화를 예측했습니다. 또한 Google은 의사에게 시간 집약적인 진료를 줄여줄 음성 인식 시스템을 제공하고자 합니다. 메모 쓰기.
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