Künstliche Intelligenz prognostiziert die Wahrscheinlichkeit des Todes nach EKG
Source:Wissenschaftler wissen nicht, warum die KI macht genaue Vorhersagen über den Tod des Patienten von der Herz-Kreislauf-Erkrankungen
Möchten Sie wissen, Wann Sie sterben? Während Sie darüber nachdenken nicht die einfachste Frage, die Forscher aus Pennsylvania künstliche Intelligenz trainiert, vorherzusagen, die Wahrscheinlichkeit des Todes des Menschen im Laufe des Jahres, nach der Bekanntschaft mit einem Elektrokardiogramm des Patienten (EKG). Die Wahrheit, selbst die Forscher nicht verstehen, genau wie die KI das macht. Die Tatsache, dass der Algorithmus weist auf diejenigen , die Schienen Kardiologen absolut normal. Aber wie ist das möglich und was genau analysiert KI?
Wie die Ausgabe meldet , die Ergebnisse sind beeindruckend und ein wenig einschüchternd. Im Zuge der arbeiten die Wissenschaftler haben die KI Daten über die EKG-400 tausend Patienten. Nur die KI habe die Aufzeichnungen über 1,77 Millionen EKG, die nahmen bei den Patienten zu unterschiedlichen tageszeiten, um die Gesetzmäßigkeiten herauszufinden, die ein Hinweis auf zukünftige Probleme , einschließlich die Wahrscheinlichkeit von Herzinfarkt und Vorhofflimmern.
Nach den Ergebnissen der Forschung, Modell KI zeigte bessere Ergebnisse als alle heute vorhandenen Techniken, die es ermöglichen, Patienten zu unterscheiden, deren Todesfallrisiko steigt innerhalb eines Jahres von denjenigen, denen der Tod droht. Darüber hinaus, die KI hat Herzprobleme bei Patienten, die zuvor desinfiziert wurden Kardiologen.
Was Sie nicht sehen Kardiologen?
In der Studie, ein Team von Spezialisten stellte die KI die Daten auf zwei unterschiedliche Arten. Zuerst der Algorithmus konnte sich mit Steppnähten und EKG-Ergebnissen, nach denen es möglich war, zu verfolgen änderungen in кардиограмме im Laufe der Zeit. In einem anderen Fall die Forscher stellten EKG-Daten mit Angabe von Alter und Geschlecht des Patienten. Die Antworten der KI-Wissenschaftler Maßen mit Hilfe der AUC — er misst, wie gut das Modell unterscheidet zwei Gruppen von Menschen — in diesem Fall, Patienten, die im Laufe des Jahres, und diejenigen, die überlebt haben. Die Forscher weisen darauf hin, dass die AUC für Risikobewertung Modelle, die in der heutigen Zeit von den ärzten reicht von 0,65 bis 0,8. Und die KI Gleichbleibend höher gewann 0,85 Punkte (ideal ist 1 Punkt und 0,5 zeigt an, dass keine Unterschiede zwischen den beiden Gruppen).
Die KI genau vorhergesagt Todesfallrisiko auch bei Menschen, die EKG-Ergebnisse Kardiologen glauben normalen. Drei Kardiologen, die separat untersuchten Patienten konnten nicht offenbaren das Risiko, entdeckt die KI. Also das Modell entwickelt von sieht Dinge, die nicht ärzte auf den heutigen Tag. Die Wissenschaftler weisen darauf hin, dass einige Dinge, die ärzte könnten falsch auslegen Jahrzehnte.
Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind die häufigste Todesursache in der Welt
Das Ist nicht der einzige Versuch, die Chancen zu nutzen maschinelles lernen zur Vorhersage des Todes. Im vergangenen Jahr haben Forscher von Google in Mountain View, Kalifornien, haben die prognostische , die elektronische Gesundheitskarte für die Vorhersage der Verweildauer des Patienten im Krankenhaus und der Zeit des Auszuges, sowie die Zeit des Todes. Darüber hinaus wurden auch verschiedene für die Diagnose von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Lungenkrebs. In einigen Fällen ist die Diagnose AI gestellt genauer Diagnose der ärzte.
Trotz der Genauigkeit der Vorhersagen von einigen Modellen gibt es einen großen Nachteil: alle diese Modelle können auch nicht versuchen zu erklären, wie KI funktioniert. Aus diesem Grund viele machen genaue Erkenntnisse über die Wirksamkeit solcher Modelle noch nicht. Wir werden bemerken, dass laut Angaben der weltweiten Organisation des Gesundheitswesens () Herz-Kreislauf-Erkrankungen sind die häufigste Todesursache in der Welt, wobei jährlich das Leben von 17 bis 23 Millionen Menschen. Und welche Möglichkeiten der Prävention von Herz-Kreislauf-Erkrankungen kennen Sie? Erzählen Sie den Teilnehmern .
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