AI 90% exact pentru a prezice moartea prin atac de cord?

Vă rugăm să împărtășiți această poveste!
image_pdfimage_print
Când companiile de asigurări, HMO-uri, medicamente, etc., pun în aplicare această tehnologie, pacienții vor vedea o discriminare răspândită pe baza scorului de sănătate al AI; la urma urmei, cine ar vinde o poliță de asigurare de viață cuiva care va muri curând? ⁃ TN Editor

Algoritmi similari cu cei angajați de Netflix și Spotify pentru personalizarea serviciilor sunt acum mai buni decât medicii umani care observă care vor muri sau vor avea un atac de cord.

Învățarea automată a fost folosită pentru a instrui LogitBoost, despre care dezvoltatorii săi spun că pot prezice moartea sau atacurile de cord cu o precizie de 90 la sută.

A fost programat să utilizeze variabile 85 pentru a calcula riscul pentru sănătatea pacienților 950 de la care a fost alimentat scanări și date.

Pacienții care se plâng de dureri în piept au fost supuși la o serie de scanări și teste înainte de a fi tratați prin metode tradiționale.

Datele lor au fost ulterior folosite pentru a antrena algoritmul.

Acesta a „aflat” riscurile și, în perioada de șase ani, a avut o rată de succes 90 la sută la prezicerea atacurilor de cord 24 și a deceselor 49 din orice cauză.

LogitBoost care a fost programat să utilizeze variabile 85 pentru a calcula riscurile pentru sănătatea unei persoane care se plângea de dureri în piept. Pacienții au prezentat o scanare coronariană tomografică angiografie (CCTA) scan (imagini, scanare stoc) care a colectat 58 din punctele de date

Serviciile precum sistemele Netflix și Spotify folosesc algoritmi într-un mod similar pentru a se adapta utilizatorilor individuali și a oferi un aspect mai personalizat.

Autorul studiului, Dr. Luis Eduardo Juarez-Orozco, de la Turku PET Center, Finlanda, a declarat că aceste progrese depășesc medicina.

El a spus: „Aceste progrese sunt cu mult peste ceea ce s-a făcut în medicină, unde trebuie să fim precauți cu privire la modul în care evaluăm riscurile și rezultatele.

„Avem datele, dar nu le folosim până la maxim.”

Medicii folosesc scorurile de risc pentru a lua decizii de tratament, dar aceste scoruri se bazează doar pe o „mână” de variabile la pacienți.

Prin repetare și ajustare, mașinile folosesc cantități mari de date pentru a identifica tipare complexe care nu sunt evidente pentru om.

Dr. Juarez-Orozco a spus: „Oamenii au foarte greu să gândească mai mult decât trei dimensiuni sau patru dimensiuni.

„În momentul în care sărim în a cincea dimensiune suntem pierduți.

„Studiul nostru arată că tiparele dimensionale foarte înalte sunt mai utile decât tiparele unidimensionale pentru a prezice rezultatele la indivizi și că avem nevoie de învățare automată.

Citește povestea completă aici ...

Alătură-te listei noastre de mail!


Avatar
Abonează-te la canal
Anunță-mă