Generaal

Kunsmatige intelligensie stelsels kan nou voorspel wanneer u sal sterf


Kunsmatige intelligensie-stelsels word die nuwe vegter in siekte-diagnose en kan selfs akkuraat voorspel wanneer u gaan sterf. Wetenskaplikes aan die Universiteit van Adelaide in Australië het 'n kunsmatige intelligensie-stelsel ontwikkel wat die lewensverwagting van 'n mens akkuraat kan voorspel.

Die stelsel is ontwikkel deur navorsing wat die CT-skandering van 48 pasiënte ondersoek het. As ons na die skanderings kyk, gee die diep leeralgoritmes 'n 'diagnose' of die pasiënt binne 5 jaar sou sterf. Die voorspelling het 'n 69% akkuraatheidskoers, 'n telling 'soortgelyk' aan die akkuraatheid van menslike dokters. Die navorsing, aangebied in 'n artikel gepubliseer in die Aard joernaal Wetenskaplike verslae, is die eerste studie in sy soort met behulp van mediese beelde en kunsmatige intelligensie.

[Beeldbron: Aard]

Die rekenaars analiseer groot hoeveelhede data en soek patrone en afwykings baie vinniger as wat 'n mens kan. Die navorsers is nie seker hoe die rekenaars hierdie data analiseer nie, maar die resultate spreek vanself. Dit is egter nie alles ondergang en somberheid nie. As u die waarskynlikheid van dood verstaan, kan dit u lewensverwagting verhoog. Deur simptome soos 'n vergrote hart en vaskulêre toestande soos bloedstolling te soek, kan dokters dan van naderby kyk na moontlike hartsiektes of emfiseem-diagnose. Meer as 16 000 beeldfunksies kan geanaliseer word deur die diepleerstelsel wat aanduidings gee van 'n moontlike siekte. Alhoewel hierdie soort mediese opleiding jare lank neem om mense volledig te begryp, het die masjiene vinnig by die taak aangepas.

My 1ste artikel is gepubliseer! Ons voorspel lewensduur by hospitaalpasiënte deur #deeplearning toe te pas op mediese beeldvorming. https://t.co/qTuLOFmwT3

- Luke Oakden-Rayner (@DrLukeOR) 11 Mei 2017

'Die voorspelling van die toekoms van 'n pasiënt is nuttig omdat dit dokters in staat kan stel om behandelings op die individu aan te pas,' sê dr. Luke Oakden-Rayner, 'n radioloog en PhD-student aan die Universiteit van Adelaide se Skool vir Openbare Gesondheid.

'Die akkurate assessering van die biologiese ouderdom en die voorspelling van die lewensduur van 'n pasiënt is tot dusver beperk deur die onvermoë van dokters om die liggaam binne te kyk en die gesondheid van elke orgaan te meet.

'Ons navorsing het die gebruik van' diep leer 'ondersoek, 'n tegniek waar rekenaarstelsels kan leer hoe om beelde te verstaan ​​en te ontleed.'

Die referaat het nie net die bevindings van hierdie navorsing verskaf nie, maar dit is 'n beroep op die breë mediese navorsingsgemeenskap om die "gebruik van gereeld ingesamelde, hoë-resolusie radiologiese beelde as bronne van hoë gehalte data vir presisiegeneeskunde aan te moedig. ". Die span beywer hulle vir die gebruik van skanderings as 'n gereelde deel van toekomstige diagnostiese stelsels.

Die gebruik van kunsmatige intelligensie in mediese navorsing en diagnostiek is 'n vinnig groeiende veld. Die vermoë van rekenaars met diep leer om data vinnig te ontleed, kan die diagnostiese omwenteling veroorsaak. Terwyl 'n onlangse NewsWeek-artikel fokus op die maatskappye en dollars agter die opkomende veld, meen Rasu Shrestha, hoof van innovasie by die Universiteit van Pittsburgh Mediese Sentrum en hoof van die afdeling radiologiese informatika, dat die verhoogde gebruik van kunsmatige intelligensie in mediese diagnostiek ander voordele inhou. "Gesondheid en gesondheidsorg is 'n te menslike idee dat AI alleen dit kan genees," sê hy. Ander dokters in Pittsburgh was dit eens dat een van die opwindendste kenmerke van kunsmatige intelligensie-tegnologie is dat dit dokters se tyd moet vrystel om persoonlik met pasiënte te kommunikeer.

Bronne: Universiteit van Adelaide, Natuur

SIEN OOK: Die nuwe kankertoets kan die siekte opspoor lank voordat simptome verskyn


Kyk die video: John Perkins: Zeitgeist: Addendum Extended Interview 2008 (Augustus 2021).