Prezice. Henri de Saint-Simon, primul tată al tehnocrației, a definit scientismul: „Un om de știință, dragii mei prieteni, este un om care prevede; este pentru că știința oferă înseamnă a prezice că este util, iar oamenii de știință sunt superiori tuturor celorlalți oameni. ”
Companiile de asigurări vor pedepsi consumatorii cu această tehnologie, măsurând riscul, adesea în mod fals, pentru a determina cine se va îmbolnăvi de ce boală și când vor muri. Următorul studiu nu include analiza ADN-ului, dar asta va veni destul de curând. ⁃ TN Editor
Oamenii de știință au instruit recent un sistem AI pentru a evalua un deceniu de date generale privind sănătatea prezentate de mai mult de jumătate de milion de oameni în Regatul Unit. Apoi, ei au însărcinat AI cu predicția dacă indivizii ar fi riscat să moară prematur - cu alte cuvinte, mai devreme decât speranța medie de viață - din cauza bolilor cronice, au raportat într-un nou studiu.
Predicțiile despre moartea timpurie făcute de algoritmii AI au fost „semnificativ mai precise” decât predicțiile oferite de un model care nu folosea învățarea automată, autorul principal al studiului, dr. Stephen Weng, profesor asistent de epidemiologie și știința datelor la Universitatea din Nottingham (ONU) în Marea Britanie, a declarat într-o declarație. [Mașinile pot fi creative? Faceți cunoștință cu 9 „artiști” AI]
Pentru a evalua probabilitatea mortalității premature a subiecților, cercetătorii au testat două tipuri de IA: „învățare profundă”, în care rețelele de procesare a informațiilor stratificate ajută un computer să învețe din exemple; și „pădure aleatorie”, un tip mai simplu de IA care combină mai multe modele asemănătoare copacilor pentru a lua în considerare posibilele rezultate.
Apoi, au comparat concluziile modelelor AI cu rezultatele unui algoritm standard, cunoscut sub numele de modelul Cox.
Folosind aceste trei modele, oamenii de știință au evaluat datele din Biobankul Regatului Unit - o bază de date cu acces deschis de date genetice, fizice și de sănătate - transmise de mai mult de 500,000 persoane între 2006 și 2016. În acea perioadă, aproape 14,500 dintre participanți au murit, în principal din cauza cancerului, a bolilor de inimă și a bolilor respiratorii.
Diferite variabile
Toate cele trei modele au determinat că factori precum vârsta, sexul, antecedentele de fumat și un diagnostic anterior al cancerului au fost variabile de top pentru evaluarea probabilității morții timpurii a unei persoane. Cercetătorii au descoperit însă că modelele au divergut asupra altor factori cheie.
Modelul Cox s-a bazat foarte mult pe etnie și activitate fizică, în timp ce modelele de învățare automată nu. Prin comparație, modelul forestier aleatoriu a pus mai mult accent pe procentul de grăsime corporală, circumferința taliei, cantitatea de fructe și legume pe care oamenii le-au mâncat și tonusul pielii, potrivit studiului. Pentru modelul de învățare profundă, factorii de top au inclus expunerea la riscuri legate de locul de muncă și poluarea aerului, consumul de alcool și utilizarea anumitor medicamente.
Când s-a efectuat o curățare a numărului, algoritmul de învățare profundă a prezentat cele mai exacte predicții, identificând corect 76 la sută dintre subiecții care au murit în perioada de studiu. Prin comparație, modelul forestier aleatoriu a prezis corect despre 64 la sută din decesele premature, în timp ce modelul Cox a identificat doar aproximativ 44 la sută.
Nu este prima dată când experții valorifică puterea predictivă a AI pentru îngrijirea sănătății. În 2017, o altă echipă de cercetători a demonstrat că IA ar putea învăța să depisteze semnele timpurii ale bolii Alzheimer; algoritmul lor a evaluat scanările cerebrale pentru a prezice dacă o persoană ar putea dezvolta Alzheimer și a făcut acest lucru cu o precizie de aproximativ 84%, Live Science raportate anterior.
Un alt studiu a descoperit că AI ar putea prezice debutul autismului la copiii cu vârsta de 6, care au un risc ridicat de a dezvolta tulburarea. Un alt studiu ar putea detecta semne de apariție a diabetului prin analiza scanărilor de retină; și încă unul - folosind și date derivate din scanări ale retinei - au prezis probabilitatea ca un pacient să se confrunte cu atac de cord sau accident vascular cerebral.
wpDiscuz