Новая разработка в сфере искусственного интеллекта поможет предсказать, когда человек умрет, с довольно высокой точностью: ее предсказания оправдались в 90% случаев. Программа была разработана исследователями из Стэнфордского университета.
Эксперты надеются, что алгоритм, по которому действует эта программа, может пригодиться для лечения многих заболеваний и помощи неизлечимо больным пациентам.
Чтобы разработать алгоритм, ученые собрали записи о 160 тысячах пациентов из университетского госпиталя Стэнфорда и детской больницы Люсиль Паккард. Эти данные были проанализированы для получения информации о прошлых диагнозах, предлагаемых процедурах и медицинских мероприятиях, сообщает medportal.ru.
После тщательного анализа учеными был составлен алгоритм. Модель искусственного интеллекта была применена к 40 тысячам пациентов. Затем алгоритм оценил число пациентов, которые умрут в течение следующих трех-двенадцати месяцев. Поразительно, что результаты предсказаний оправдались в 90% случаев.
Читайте по теме:
Белая смерть: ученые рассказали, как употребление соли влияет на мозг
Автор исследования, Ананд Авати (Anand Avati) из Лаборатории искусственного интеллекта Стэнфордского университета, объяснил, почему технология оказалась настолько успешной: «Шкала доступных данных позволила нам построить модель прогнозирования смертности от всех причин, а не только от заболеваний или демографических факторов».
Читайте по теме:
5 медицинских теорий, которые принесли беды человечеству
Ожидается, что эта модель оценки будет применена во многих больницах. Несмотря на четкое указание на приблизительную дату смерти пациентов, эксперты не считают это приговором. Они настаивают на том, чтобы данные были представлены врачу, и он может принимать решения о процедурах, основываясь на полученном расчете предполагаемой даты смерти.
Кеннет Юнг (Kenneth Jung), сотрудник Лаборатории искусственного интеллекта, считает, что объединение знаний и опыта врачей с данными анализа, проведенного машиной, может скорректировать лечение и тем самым значительно повысить шансы пациентов на более долгую жизнь.
