Генерал, Ресеарцх, Технологија

Вештачка интелигенција предвиђа вероватноћу смрти ЕКГ-а

Да ли желите да знате када умрете? Док размишљате о овом не најједноставнијем питању, истраживачи из Пенсилваније обучили су вештачку интелигенцију како би предвидели вероватноћу да особа умре у року од годину дана након читања пацијентовог електрокардиограма (ЕКГ). Тачно, сами истраживачи не разумеју тачно како АИ то ради. Чињеница је да алгоритам указује на оне резултате ЕКГ-а који су изгледали потпуно нормални за кардиологе. Али како је то могуће и шта тачно анализира АИ?

Научници не знају зашто АИ даје тачне прогнозе о пацијентима који умиру од срчаних болести

Електрокардиографија је метода истраживања и регистрација електричне активности срца.

Према Тхе Нев Сциентист,резултати су били импресивни и помало застрашујући. Током рада, научници су дали АИ податке о ЕКГ-у 400 хиљада пацијената. Укупно је АИ примио записе са 1,77 милиона ЕКГ слика које су узете од пацијената у различито доба дана да би се открили обрасци који могу указивати на будуће срчане проблеме, укључујући вероватноћу да дође до срчаног удара и фибрилације атрија.

Према резултатима студије,АИ модел је показао боље резултате од свих данас постојећих метода које разликују пацијенте чији се ризик од смрти повећава током године од оних који нису изложени ризику од смрти. Штавише, АИ је открио срчане проблеме код оних пацијената које су претходно лечили кардиолози.

Шта кардиолози не виде?

Током студије, тим специјалистапружали су АИ податке на два различита начина. У почетку се алгоритам могао упознати са необрађеним резултатима ЕКГ-а помоћу којих је било могуће пратити промене на кардиограму током времена. У другом случају, истраживачи су дали податке ЕКГ-а који указују на старост и пол пацијената. Научници су мерили АИ одговоре користећи АУЦ индикатор - он мери колико модел добро разликује две групе људи - у овом случају пацијенте који су умрли у року од годину дана и оне који су преживели. Истраживачи напомињу да АУЦ за моделе процене ризика који тренутно користе лекари варира од 0,65 до 0,8. А АИ је непроменљиво постигнут изнад 0,85 поена (1 бод се сматра идеалним, а 0,5 показује одсуство разлика између две групе).

Да бисте били у току са вестима из света науке, претплатите се на наш вест на Телеграму

АИ је тачно предвидио ризик од смрти чак и код људи,Резултати ЕКГ-а које кардиолози сматрају нормалним. Три кардиолога који су одвојено проучавали ЕКГ пацијената нису успели да идентификују ризик откривен од АИ. Тако се у моделу који су развили специјалисти виде ствари које данас лекарима нису доступне. Научници напомињу да би лекари могли да погрешно протумаче неке ствари деценијама.

Кардиоваскуларне болести су најчешћи узрок смрти у свету.

Ово није једини покушај коришћењамогућности машинског учења за предвиђање смрти. Прошле године су истраживачи из Гоогле-а из Моунтаин Виева у Калифорнији креирали прогностички модел који користи електронске медицинске податке како би предвидјели дужину боравка пацијента у болници и време отпуста и време смрти. Штавише, различити модели АИ такође су кориштени за дијагностицирање кардиоваскуларних болести и рака плућа. У неким случајевима дијагноза АИ била је тачнија од дијагнозе лекара.

Упркос тачности предвиђања некихмодела, постоји један значајан недостатак: сви ови модели не могу и не покушавају да објасне како АИ делује. Из тог разлога, многи још не могу донијети тачне закључке о ефикасности таквих модела. Имајте на уму да је према Светској здравственој организацији (СЗО) кардиоваскуларна болест најчешћи узрок смрти у свету, а годишње убије 17 до 23 милиона људи. А које методе превенције кардиоваскуларних болести знате? Реците учесницима о нашем чаврљању у Телеграму о њима.