AI sada može predvidjeti kada ćemo umrijeti

Za njihov najnoviji trik, oni su obučavali umjetno inteligentni algoritam o medicinskim podacima koji su dostavljeni u britansku Biobanku između 2006. i 2010. godine.

AUTOR: IflScience
OBJAVLJENO: 05.04.19 u 13:01
http://bit.ly/2YSEp0f
Umjetna inteligencija je loša u velikom broju stvari, ali nije ograničena na predviđanje sportskih pobjeda, dizajniranje maski za noć vještica i pričanje viceva. Ali postoji barem jedna stvar u kojoj je izuzetno dobra, a to je predviđanje kada ćete umrijeti.
 
Doista, naučnici sa Univerziteta u Nottinghamu u Velikoj Britaniji izgradili su algoritam za strojno učenje koji može otkriti ko će prerano umrijeti s 76-postotnom tačnošću, što ga čini boljim od trenutno dostupnih pristupa, kažu kreatori.
 
Studija, objavljena u časopisu PLOS ONE, temelji se na prethodnim istraživanjima koja su otkrila kako su četiri AI algoritma ('slučajna šuma', 'logistička regresija', 'gradijentno pojačavanje' i 'neuronska mreža') bili bolji detektori kardiovaskularnih bolesti od onih koji se koriste danas u bolnicama, piše Rosie McCall za IFLScience.
 
Za njihov najnoviji trik, oni su obučavali umjetno inteligentni algoritam o medicinskim podacima koji su dostavljeni u britansku Biobanku između 2006. i 2010. godine. To je uključivalo demografske, biometrijske, kliničke i lifestyle informacije o više od 500.000 građana u dobi od 40 do 69 godina.
 
Kad je trening završen, algoritam je programiran da predvidi ko će iz ove skupine prerano umrijeti - i, prilično impresivno, ispravno je identificirao 76% od 14.500 sudionika koji su umrli.
 
Zatim su naučnici poredili njegove performanse s performansama dva druga modela. Jedan je bio standardni algoritam, Cox model, a drugi jednostavniji AI program koji koristi nekoliko 'drvenastih' modela - otuda i njegovo ime 'slučajna šuma'.
 
Dok su sva tri modela uzela u obzir faktore kao što su dob, spol, historija pušenja i prethodna dijagnoza raka, Coxov model se uvelike oslanjao na podatke o etničkoj pripadnosti i vježbanju, što druga dva modela nisu. Model 'slučajne šume' fokusirao se više na obim struka, postotak tjelesne masti, prehranu i ton kože, dok je novi model naglašavao izloženost zagađenom zraku, opasnosti vezane uz posao, konzumaciju alkohola i rizik od uzimanja određenih lijekova.
 
Novi algoritam za strojno učenje probio se na prvo mjesto, nakon koga slijedi model 'slučajne šume' sa 64%, i Coxov model sa 44%.
 
Naučnici se nadaju da će zahvaljujući boljem predviđanju onih koji su u opasnosti od prerane smrti, liječnici moći poduzeti preventivne mjere.
 
"Preventivna zdravstvena zaštita je sve veći prioritet u borbi protiv teških bolesti, tako da već niz godina radimo na poboljšanju tačnosti kompjuterske procjene zdravstvenog rizika u općoj populaciji", izjavio je glavni autor Stephen Weng, profesor epidemiologije i nauke o podacima u saoopštenju.
 
"Većina aplikacija fokusirana je na jedno područje bolesti, ali predviđanje smrti zbog nekoliko različitih ishoda bolesti je vrlo složeno, posebno s obzirom na okolišne i individualne faktore koji mogu utjecati na njih."
 
Za Front Slobode prevela Esma Klico