Искусственный интеллект превзошел врачей в предсказании сердечного приступа

Сообщения о превосходстве систем т.н. слабого искусственного интеллекта над человеком приходят регулярно, и на днях появилась очередная такая новость. Сотрудники Ноттингемского университета в Великобритании разработали четыре алгоритма машинного обучения (на базе «случайного леса», логистической регрессии, градиентного добавления и нейросетей), при помощи которых оценили вероятность первого сердечного приступа (или другого сердечно-сосудистого явления) в течение ближайших десяти лет у 83 тысяч пациентов.

Обучение проходило на данных по 295 тысячам пациентов, и поскольку все 378 тысяч человек имели историю болезни с 2005 по 2015 год, то можно было легко сверить полученные предсказания с фактическими результатами. Оказалось, что у этих четырех алгоритмов точность предсказания составила от 74.5% до 76.4% (наивысший результат получен нейросетевым алгоритмом). Для сравнения кардиологи, воспользовавшиеся популярной среди врачей методикой ACC/AHA (совместной разработкой Американского колледжа кардиологии и Американской ассоциации сердца), были точны в 72.8% случаев. Если бы тогда врачей заменил ИИ, то с помощью своевременно принятых мер можно было спасти 355 жизней, утверждают исследователи.

Правда эксперимент был не вполне чистым — если в методике ACC/AHA учитывается восемь факторов (возраст, уровень холестерина, кровяное давление и т.д.), то машинные алгоритмы взяли во внимание двадцать два дополнительных фактора, включая этническую принадлежность, употребление стероидов, тяжелые психические заболевания, артрит, заболевания почек и т.д. При этом они игнорировали учитываемые в методике ACC/AHA данные о диабете. Возможно эти отличия были обусловлены техническими нюансами, но в любом случае разработчики алгоритмов планируют дополнить их данными об образе жизни, генетических предрасположенностях и другой информацией. И уж конечно более высокой точности поспособствует увеличение объема данных, на которых обучается компьютерная система.

Любители сериала «Доктор Хаус» наверняка знают, какой сложной интеллектуальной задачей является медицинская диагностика. Для оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний нужно не просто знать о каких-то факторах, но и оценивать их во взаимосвязи с остальными. Например, ожирение, которое традиционно считается фактором риска, в некоторых обстоятельствах способствует предотвращению сердечных болезней (во всяком случае в медицинском значении этого понятия). Выработать четкий алгоритм медицинской диагностики пожалуй просто невозможно — и тут на помощь приходит машинное обучение, которое на базе огромного числа историй болезни выявляет закономерности, которые не всегда способен оценить даже врач высокой квалификации. И если количество жертв ДТП, которые в будущем поможет сократить внедрение беспилотных автомобилей, составляет около миллиона человек в год, то от сердечно-сосудистых болезней умирает в двадцать раз больше. Немалую часть из них составляют люди, которые даже не догадываются о своей предрасположенности и поэтому не предпринимают никаких мер профилактики. Внедрение ИИ-систем диагностики в сочетании с мобильными и домашними устройствами для мониторинга обещает в будущем спасение многих и многих миллионов жизней.

Science

Поделиться в соц. сетях

Опубликовать в Google Buzz
Опубликовать в Google Plus
Опубликовать в LiveJournal
Опубликовать в Мой Мир
Опубликовать в Одноклассники

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *