{"id":2166,"url":"\/distributions\/2166\/click?bit=1&hash=58ac5dc4ff954fc5409cb48a09d9e85c802a6579913c4a858c95051ac4e3e1f8","title":"\u0421\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u043f\u043e\u0440\u0442\u0444\u0435\u043b\u044c \u0431\u0435\u0437 \u0438\u043d\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0446\u0438\u0439","buttonText":"\u0412\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b","imageUuid":"11fd0da9-ce32-56eb-b033-c76a7a38791d","isPaidAndBannersEnabled":false}

«Модель видит то, что люди могут не заметить»: учёные из США создали нейросеть, предсказывающую скорую смерть Статьи редакции

Авторы утверждают, что система работает точнее других существующих методов.

Оператора здравоохранения в Пенсильвании Geisinger научил ИИ предсказывать повышенный риск смерти пациентов. Системе достаточно ЭКГ, чтобы сказать, кто выживет, а кто умрёт в течение следующего года. Об этом сообщил сайт New Scientist со ссылкой на исследователей, создавших алгоритм.

По словам авторов, система оказалась точнее любых других методов прогнозирования на основе ЭКГ. Модель Geisinger обнаруживала проблемы с сердцем даже у пациентов, которые до этого успешно прошли врачей-кардиологов.

Эффективность алгоритма измерили с помощью показателя AUC. Этот коэффициенте измеряет, как хорошо модель видит разницу между двумя группами людей: теми, кто умрёт и теми, кто выживет в течение следующего года.

Системы Geisinger достигла уровня 0,85 AUC при идеальном показателе в единицу и отсутствии разницы в 0,5. При этом результаты модели, используемой врачами в медицине, варьируются от 0,65 до 0,8.

Мы обнаружили, что модель видит вещи, которые люди, видимо, не могут заметить или мы просто игнорируем их и считаем нормальными. В теории ИИ может научить нас вещам, которые мы, вероятно, десятилиями интерпретировали неверно.

Брэндон Форнуолт

Исследователи обучили алгоритм на 1,77 миллионе записей ЭКГ от 400 тысяч пациентов с измерениями вольтажа через разные промежутки времени. Так система научилась видеть шаблоны, которые могут указывать на будущие проблемы с сердцем, в том числе сердечные приступы и мерцательную аритмию.

При этом исследователи сами не знают, какие именно паттерны позволили алгоритму добиться такой точности. Как отметили на New Scientist, из-за этого некоторые врачи не доверяют предиктивным системам и критикуют возможность их использования в медицине.

Это уже не первая попытка создать алгоритм предсказания смерти. В 2018 году исследователи в Google представили предиктивную модель на основе электронных медкарт, которая прогнозирует продолжительность лечения пациента, дату выписки и время смерти в двух больницах США.

Модели на основе ИИ также зачастую используют для диагноза сердечной недостаточности и рака лёгких. В некоторых случаях алгоритмы справляются с анализом точнее людей.

0
24 комментария
Написать комментарий...
Закомплексованная Душа

Кто прочитал тот здохнет

Ответить
Развернуть ветку
Посторонний

Я даже больше напишу. И кто не прочитал, тоже сдохнет.

Ответить
Развернуть ветку
Бешеный Илья

ебучие спойлеры

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Смутный Валера

Сделал репост

Ответить
Развернуть ветку
Смертный Слава

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Donnie Darko

Отправь это 8и своим родным, или ...ну ты понял

Ответить
Развернуть ветку
x mst
Это уже не первая попытка создать алгоритм предсказания смерти

Верно, первой попыткой было приложение в VK - “Узнай дату своей смерти».

Ответить
Развернуть ветку
Краткий инструмент

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Честной бинокль

Думаю имеется в виду AUC-ROC, где 0.85 это площадь под кривой в осях false positive rate и true positive rate при разных порогах классификатора. Это некоторое развитие того что ты хочешь

Ответить
Развернуть ветку
Грандиозный Илья
Системы Geisinger достигла уровня 0,85 AUC при идеальном показателе в единицу и отсутствии разницы в 0,5.

Auc (area under curve) это площадь под графиком roc-кривой, она измеряется в нормированных единицах. Поэтому лучше заменить на
Auc системы Geisinger составляет 0.85 (максимальное возможное значение — 1.0).

Ответить
Развернуть ветку
Гендер Гиик

Человек - биологическая машина, но более сложная и рандомная. Потому согласен с врачами, что данный метод не может быть основным.
1,77 млн. примеров по сравнению с количеством населения, как капля в море.

Ответить
Развернуть ветку
испанский смех

не рандомная, а слишком много зависимостей для счета и анализа взаимосвязей, теория вероятностей ас из

Ответить
Развернуть ветку
испанский смех

а в рфии и дальше будут запрещать снимать экг с apple watch, проще похоронить и отпеть ¯\_(ツ)_/¯

Ответить
Развернуть ветку
Женатый Абдужаббор

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Краткий инструмент

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Гриша Почуев

Потому что врачи костные догматики

Ответить
Развернуть ветку
Захар Вишневский

Умер пока читал

Ответить
Развернуть ветку
Названый фонарь

Скайнет знает, кого он терминирует в будущем.

Ответить
Развернуть ветку
Краткий инструмент

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
испанский смех

что это и как узнал и какие последствия?

Ответить
Развернуть ветку
Грустный вентилятор

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Аркадий Иванов

А продолжение этой истории читайте в книге Бернара Вербера "Зеркало Кассандры".

Ответить
Развернуть ветку
Читать все 24 комментария
null