Künstliche Intelligenzsysteme werden zu den neuen Kriegern in der Krankheitsdiagnose und können sogar genau vorhersagen, wann Sie sterben werden. Wissenschaftler an der Universität von Adelaide In Australien wurde ein System für künstliche Intelligenz entwickelt, mit dem die Lebenserwartung eines Menschen genau vorhergesagt werden kann.
Das System wurde durch Forschung entwickelt, die den CT-Scan von 48 Patienten untersuchte. Bei Betrachtung der Scans ergaben die Deep-Learning-Algorithmen eine 'Diagnose', ob der Patient innerhalb von 5 Jahren sterben würde. Die Vorhersage hat a 69% Genauigkeitsrate, eine Punktzahl 'ähnlich' wie die Genauigkeit von menschlichen Ärzten. Die Forschung, präsentiert in einem Artikel in der Natur Tagebuch Wissenschaftliche Berichte , ist die erste Studie dieser Art mit medizinischen Bildern und künstlicher Intelligenz.
[Bildquelle : Natur ]
Die Computer analysieren große Datenmengen und suchen viel schneller nach Mustern und Anomalien als ein Mensch. Die Forscher sind sich nicht sicher, wie die Computer diese Daten genau analysieren, aber die Ergebnisse sprechen für sich. Es ist jedoch nicht alles Untergang und Finsternis. Das Verständnis der Wahrscheinlichkeit des Todes kann tatsächlich dazu beitragen, Ihre Lebenserwartung zu erhöhen. Indem Sie nach Symptomen wie einer vergrößerten suchenHerz- und Gefäßerkrankungen wie Blutgerinnung können Ärzte dann mögliche Herzerkrankungen oder die Diagnose eines Emphysems genauer untersuchen. Über 16.000 Bildmerkmale können vom Deep-Learning-System analysiert werden, das Indikatoren für eine mögliche Krankheit liefert. Während diese Art der medizinischen Ausbildung Jahre dauertDamit der Mensch umfassend erfassen kann, haben sich die Maschinen schnell an die Aufgabe angepasst.
Mein 1. Artikel wird veröffentlicht! Wir prognostizieren die Lebensdauer von Krankenhauspatienten durch Bewerbung #deeplearning zur medizinischen Bildgebung. https://t.co/qTuLOFmwT3
- Luke Oakden-Rayner @DrLukeOR 11. Mai 2017
'Die Vorhersage der Zukunft eines Patienten ist nützlich, da Ärzte möglicherweise Behandlungen auf den Einzelnen zuschneiden können' sagte Dr. Luke Oakden-Rayner, Radiologe und Doktorand an der School of Public Health der Universität von Adelaide.
'Die genaue Einschätzung des biologischen Alters und die Vorhersage der Lebenserwartung eines Patienten wurde bisher durch die Unfähigkeit der Ärzte eingeschränkt, in den Körper zu schauen und die Gesundheit jedes Organs zu messen.
'Unsere Forschung hat die Verwendung von "Deep Learning" untersucht, einer Technik, mit der Computersysteme lernen können, Bilder zu verstehen und zu analysieren.'
Das Papier lieferte nicht nur die Ergebnisse dieser Forschung, sondern ist ein Aufruf an die breitere medizinische Forschungsgemeinschaft, die " Verwendung routinemäßig gesammelter hochauflösender radiologischer Bilder als Quelle hochwertiger Daten für die Präzisionsmedizin. "Das Team drängt auf die Verwendung von Scans als regulären Bestandteil zukünftiger Diagnosesysteme.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der medizinischen Forschung und Diagnostik ist ein schnell wachsendes Feld. Die Fähigkeit von Deep-Learning-Computern, Daten schnell zu analysieren, kann die Diagnostik revolutionieren. NewsWeek Artikel mit Schwerpunkt auf den Unternehmen und Dollars hinter dem aufstrebenden Feld Rasu Shrestha, Chief Innovation Officer am Medical Center der University of Pittsburgh und Leiter der Abteilung für radiologische Informatik, ist der Ansicht, dass der verstärkte Einsatz künstlicher Intelligenz in der medizinischen Diagnostik weitere Vorteile hat. " Gesundheit und Gesundheitsfürsorge ist eine zu menschliche Vorstellung für KI allein, um sie zu heilen ", sagt er. Andere Ärzte in Pittsburgh waren sich einig, dass eines der aufregendsten Merkmale der Technologie der künstlichen Intelligenz darin besteht, dass sie den Ärzten Zeit für die persönliche Interaktion mit Patienten geben sollte.
Quellen : Universität von Adelaide , Natur