Google навчає штучний інтелект прогнозувати діагнози пацієнтів, аби лікарі встигли їх врятувати

Google розробляє систему на основі штучного інтелекту, яка зможе передбачувати долю пацієнта, що потрапив до лікарні, а також максимально точно прогнозувати остаточний діагноз.

У науковій статті, про яку розповідає Quartz, колектив авторів описує ПО, яке передбачає, що чекає пацієнта, який потрапив до лікарні: смерть, виписка чи повторна госпіталізація.

Також штучний інтелект прогнозуватиме остаточний діагноз. Дослідникам вдалося досягти значного підвищення точності в порівнянні з вже існуючими системами передбачення результатів лікування.

В першу чергу це стосується можливості прогнозувати ймовірність смерті пацієнта протягом 24-48 годин, що дозволяє виграти час для порятунку життя.

Для створення ПО Google використовувала 46 млрд одиниць даних з історій хвороб 216 221 дорослих пацієнтів. Щоб отримати їх, компанія уклала угоду з медичними центрами Каліфорнійського університету в Сан-Франциско і Чиказького університету.

За словами дослідників, найсерйознішою проблемою в подібних роботах є великий обсяг важких для обробки даних, що містяться в історіях хвороб. Особливу складність становить розшифровка заміток, написаних лікарями від руки.

Щоб впоратися з цими проблемами, в Google використовували три складні нейронні мережі глибокого навчання. Вони аналізували всі доступні дані і визначали, які з них найбільшою мірою впливають на остаточний результат.

Врешті система навчилася зосереджуватися на найважливіших фрагментах інформації і приділяти менше уваги другорядним.

Як пише видання,точні прогнози долі пацієнта за допомогою високих технологій можуть бути дуже корисними, але в той же час лякають. В першу чергу це стосується штучного інтелекту, здатного виявити невиліковних хворих і назвати час їх смерті.

Проект, в якому бере участь Ендрю Ин, ставить перед собою завдання прогнозувати неминучу смерть хворого в найближчі 3-12 місяців. Це дозволить людям провести останні дні життя з близькими, а не в палатах інтенсивної терапії.