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.
A „învățat” riscurile și, pe parcursul urmării de șase ani, a avut o rată de succes de 90% la prezicerea a 24 de atacuri de cord și 49 de decese din orice cauză.
LogitBoost care a fost programat să utilizeze 85 de variabile pentru a calcula riscurile pentru sănătatea unei persoane care se plângea de dureri în piept. Pacienții au efectuat o scanare de angiografie computerizată tomografică coronariană (CCTA) (în imagine, scanare stoc) care a adunat 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 depășesc cu mult ceea ce s-a făcut în medicină, unde trebuie să fim prudenți cu privire la modul în care evaluăm riscul și rezultatele.
„Avem datele, dar nu le folosim încă la potențialul său maxim”.
Medicii folosesc scoruri 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: „Oamenilor le este greu să gândească mai departe de trei sau patru dimensiuni.
„În momentul în care sărim în a cincea dimensiune, suntem pierduți.
„Studiul nostru arată că modelele dimensionale foarte înalte sunt mai utile decât modelele unidimensionale pentru a prezice rezultatele la indivizi și pentru aceasta avem nevoie de învățare automată.”
wpDiscuz