Oto scenariusz na tyle przerażający, że zasługuje na horror: sztuczna inteligencja, która jest w stanie dokładnie przewidzieć Twoje ryzyko śmierci w następnym roku patrząc na wyniki badań serca, pomimo faktu, że wyniki mogą wyglądać zupełnie dobrze dla przeszkolonych lekarzy. Dobra wiadomość: ta technologia może pewnego dnia uratować Ci życie.
„Opracowaliśmy dwa różne algorytmy sztucznej inteligencji, które mogą automatycznie analizować zapisy elektryczne serca i serca przewidywać prawdopodobieństwo wystąpienia ważnego zdarzenia klinicznego w przyszłości” – Brandon Fornwalt, ze świadczeniodawcy z siedzibą w Pensylwanii Geisingera, powiedział Digital Trends.
Polecane filmy
Oprócz prawdopodobieństwa śmierci w ciągu roku algorytmy potrafią także przewidzieć rozwój nieprawidłowego rytmu serca, tzw migotanie przedsionków. The sieci neuronowe zostali przeszkoleni na zestawie danych składającym się z 1,77 miliona wyników elektrokardiogramu (EKG) od blisko 400 000 osób. Historia tych elektronicznych kart zdrowia sięga ponad 20 lat. Pozwoliły one systemowi znaleźć powiązania między danymi serca a podobnymi wynikami, które wcześniej wskazywały na zbliżającą się śmierć lub rozwój AFib.
Sztuczna inteligencja był w stanie dokładnie przewidzieć swoje wyniki, nawet na podstawie odczytów, które kardiolodzy uważali za całkowicie normalne. Trzej kardiolodzy, którzy przejrzeli dane EKG, nie byli w stanie dostrzec wzorców ryzyka zauważonych przez sztuczną inteligencję. algorytmy.
„Obecnie bardzo trudno jest dokładnie określić, czego używa sieć neuronowa do dokonywania dokładnych prognoz” – powiedział Fornwalt. „Jest to jednak niezwykle aktywny obszar badań, w którym pojawiają się nowe techniki, które pomagają nam lepiej zrozumieć, co sieć neuronowa wykorzystuje do tworzenia dokładnych prognoz. Szczególnie ważne będzie zrozumienie, czego używa sieć neuronowa, aby zapewnić dokładność przewidywania śmiertelności na podstawie elektrokardiogramów, które są interpretowane jako całkowicie normalne przez a Lekarz. Może to dostarczyć nam nowych informacji na temat tego, jak ulepszyć naszą interpretację tego szeroko stosowanego testu medycznego”.
Następnym krokiem badaczy jest zmodyfikowanie algorytmu, aby był nieco bardziej obiecujący. Oznacza to pracę nad dodaniem zmiennych terapeutycznych, które mogą pomóc przewidzieć zmniejszenie śmiertelności, jeśli pacjenci zoptymalizują lub poddadzą się określonym terapiom. W przypadku modelu migotania przedsionków opracowują badanie kliniczne w celu ustalenia, czy można go zastosować do wcześniejszego wykrycia tego schorzenia. W ten sposób możliwe byłoby zmniejszenie ryzyka wystąpienia zdarzeń niepożądanych, takich jak udary, które są w dużym stopniu powiązane z migotaniem przedsionków.
Zalecenia redaktorów
- Dziwaczna nowa sztuczna inteligencja skanuje Twój mózg, a następnie generuje twarze, które uznasz za atrakcyjne
- Neuro-symboliczna sztuczna inteligencja to przyszłość sztucznej inteligencji. Oto jak to działa
- Nowe „podejrzane” badania przeprowadzone przez MIT wykorzystują cienie, aby zobaczyć to, czego nie potrafią kamery
- Możesz teraz chodzić po Księżycu po Księżycu dzięki sztucznej inteligencji Nvidii. i technologię śledzenia promieni
- Nowa sztuczna inteligencja MIT i IBM narzędzie do edycji obrazów pozwala malować neuronami
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
