Вештачка интелигенција компаније „Гугл“ прецизно одређује кад ћемо умрети

Компанија првенствено прикупља огроман број података да би направила пројективну аналитику за коначно стање пацијената. Компанијина вештачка интелигенција показује изузетне резултате у предвиђању здравственог стања пацијента пошто је обучена помоћу 46 милијарди здравствених електронских података. Истраживачи из „Гугла“ и са Универзитета у Станфорду недавно су објавили студију у часопису Природа (енгл. Nature) која детаљно описује њихов рад у коме су користили велике податке и методе дубоког учења да би предвидели судбину пацијената примљених на болничко лечење. Научници су користили алгоритме да би предвидели важне исходе, као што су смрт, поновно примање у болницу да би се установио квалитет пружене неге, дужина боравка пацијента да би се утврдила искоришћеност ресурса, као и предвиђање дијагнозе пацијента да би се утврдило колико медицинско особље схвата проблеме које има пацијент.

Тим је искористио другачији приступ да би направио пројективне статистичке моделе узимајући у обзир „репрезентацију“ свих пацијентових здравствених картона, укључујући и забелешке из клинике уместо уклањања из анализе већине информација о пацијенту. Примећено је да 80 процената напора уложеног на стварање аналитичког модела одлази на прочишћавање података, чиме се ствара могућност да се повећа број пројективних модела под претпоставком да су подаци доступни за коришћење.

Поред тога, створили су метод који ће им омогућити да здравственим радницима покажу које податке је њихов модел посматрао за сваког пацијента за кога је направио предвиђање исхода. Техника ће омогућити здравственим радницима да провере да ли се претпоставка заснива на веродостојним чињеницама и тако изрази забринутост за такозване методе „црне кутије“ који не нуде објашњење разлога за изражену претпоставку. Компанија је прошле године почела да сарађује на пројекту са Калифорнијским универзитетом у Сан Франциску, Чикашким медицинским факултетом и Медицинским факултетом у Станфорду што јој је пружило увид у огроман број медицинских података пацијената да би проверили своје моделе дубоког учења.

Све у свему, имали су приступ медицинским подацима 216.221 пацијента који су били хоспитализовани 24 сата или више, што им је обезбедило 46 милијарди података. „Приказали смо да су методи дубоког учења који користе такве презентације способни да прецизно предвиде вишеструке медицинске догађаје из више центара без усклађивања података на једном месту“, наводи се у извештају.

Медицински стручњаци су били изненађени кад су видели да компанијина вештачка интелигенција може да прикупи податке са руком писаних белешки као и са оних у PDF формату, што је било веома тешко извести у претходним пројективним моделима. При томе, техника коју „Гугл“ користи много је бржа и прецизнија од ранијих. Студија је изазвала одушевљење и у самој компанији јер би нова процедура могла да им отвори пролаз у врло уносно тржиште здравствене заштите, где би продала своју вештачку интелигенцију медицинским радницима који су увек у стисци са временом.

Истраживање је показало да су модели компаније „Гугл“ успешнији од традиционалних метода у предвиђању распона исхода и метрике за пацијенте.
На пример, што се тиче смртности хоспитализованих пацијената имали су резултат од 95%, што је много боље од традиционалних метода који су били успешни у 86% случајева. Компанија је, наравно, одбацила могућност да би вештачка интелигенција могла у потпуности да замени здравствене раднике у постављању дијагнозе.

„Наглашавамо да модел не служи за одређивање дијагнозе – он само прикупља сигнале о пацијенту, записе о методама лечења и белешке његовог лекара. Дакле, модел више личи на пажљивог слушаоца него на дијагностичког стручњака“, истакли су аутори студије.

Рачунарски факултет Рачунарски факултет 011-33-48-079