Sztuczna inteligencja przewiduje długość życia pacjentów
Jesteśmy coraz bliżej chwili, w której algorytmy sztucznej inteligencji będą w stanie przewidywać spodziewaną długość życia pacjenta, obserwując jedynie jego narządy wewnętrzne. Postępy na polu rozwoju takich algorytmów, dokonane ostatnio przez badaczy z University of Adelaide, mają istotny wpływ na wczesną diagnostykę poważnych chorób oraz decyzje o interwencji chirurgicznej.
Naukowcy z Australii wykorzystali obrazy organów wewnętrznych chronionych klatką piersiową u 48 pacjentów. Zadaniem sztucznej inteligencji było wykonanie analizy tych obrazów i na jej podstawie stwierdzenie, którzy z pacjentów umrą w ciągu najbliższych 5 lat. Trafność przewidywań algorytmu sięgnęła 69%, co jest wynikiem porównywalnym z trafnością diagnoz stawianych przez lekarzy.
Przewidywanie przyszłości pacjenta jest użyteczne, gdyż pozwala lekarzowi dobrać terapię pod kątem konkretnego przypadku – mówi radiolog Luke Oakden-Rayner. Dotychczas dokładna ocena wieku biologicznego i przewidywań co do długości życia pacjenta była ograniczona możliwościami lekarzy do zajrzenia do organizmu o oceny stanu każdego z narządów. Wykorzystaliśmy technologię głębokiego uczenia się, która pozwala maszynom nauczyć się jak rozumieć i analizować obrazy. Mimo tego, że eksperymenty prowadziliśmy na niewielkiej próbce pacjentów, sugerują one, że komputer nauczył się rozpoznawać złożone objawy chorób, potrafi więc zrobić coś, co w przypadku człowieka wymaga długotrwałego szkolenia – dodaje uczony.
Eksperci przyznają, że nie do końca wiedzą, w jaki sposób komputer dochodzi do wysuwanych wniosków. Zauważyli jednak, że najbardziej trafne przewidywania dotyczą pacjentów z poważnymi chorobami przewlekłymi, takimi jak przewlekła obturacyjna choroba płuc czy niewydolnością serca. Zamiast skupiać się na diagnozie, system komputerowy może przewidywać przyszłość pacjenta w sposób, w jaki nie zrobi tego lekarz, czyli zbierając olbrzymią ilość danych i wykrywając słabo widoczne wzorce. Nasze badania [...] dają nadzieję na wczesne wykrycie poważnych chorób, wymagających specyficznego leczenia – stwierdza Oakden-Rayner.
W najbliższym czasie naukowcy chcą przetestować swój system na dziesiątkach tysięcy zdjęć z obrazowania medycznego.
Komentarze (0)