Ein Forscherteam aus der Universität von Nottingham hat ein maschinelles Lernsystem entwickelt und getestet, das sich selbst beibringen kann, den vorzeitigen Tod vorherzusagen.
Obwohl die neue Technologie etwas unheimlich oder etwas aus einem Science-Fiction-Film klingt, könnte die Technologie in naher Zukunft verwendet werden, um die Gesundheitsvorsorge erheblich zu verbessern.
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Vorhersage des Todes
Herausgegeben von PLOS ONE in einer Sonderausgabe von Maschinelles Lernen in Gesundheit und Biomedizin Die Studie zeigt, wie nützlich die Werkzeuge der KI und des maschinellen Lernens sein können und wie sie in allen medizinischen Bereichen angewendet werden können.
Maschinelles Lernen In der medizinischen Welt wurden bereits Modelle implementiert, bei denen Krebs mithilfe quantitativer Potenz erkannt wird. Mit diesen neuen Algorithmen für maschinelles Lernen können Forscher das Risiko eines frühen Todes aufgrund chronischer Krankheiten in einer Bevölkerung mittleren Alters vorhersagen.
Verwendung von Daten, die über eine halbe Million Menschen im Alter zwischen gesammelt wurden 40 und 69 rekrutiert Für die britische Biobank zwischen 2006 und 2010 und bis 2016 verfolgte das Team das Modell des maschinellen Lernens, um eine breite Palette demografischer, biometrischer, klinischer und Lebensstilfaktoren von Probanden zu analysieren.
Das Team berücksichtigte sogar den täglichen Verzehr von Obst, Gemüse und Fleisch über die Nahrung. Das Nottingham-Team fuhr dann fort, die Sterblichkeit dieser Personen vorherzusagen.
Wie erwähnt vom Assistenzprofessor für Epidemiologie und Datenwissenschaft, Dr. Stephen Weng, "Wir haben die resultierenden Vorhersagen anhand der Sterbeurkunden des Office of National Statistics, des britischen Krebsregisters und der Statistiken über Krankenhausepisoden auf Sterblichkeitsdaten aus der Kohorte abgebildet."
„Wir haben festgestellt, dass maschinell erlernte Algorithmen bei der Vorhersage des Todes wesentlich genauer sind als die von einem menschlichen Experten entwickelten Standard-Vorhersagemodelle.“
Präventive Medizin
Forscher, die Teil dieser Studie sind, sind von den Ergebnissen begeistert. Es könnte eine Zeit kommen, in der Mediziner in der Lage sind, potenzielle Gesundheitsbedrohungen bei Patienten mit beängstigender Genauigkeit zu identifizieren und die richtigen Präventionsschritte zu verschreiben.
„Wir glauben, dass eine klare Berichterstattung über diese Methoden auf transparente Weise zur wissenschaftlichen Überprüfung und zukünftigen Entwicklung dieses aufregenden Bereichs für das Gesundheitswesen beitragen kann.“ sagt Dr. Stephen Weng
Die Forschung wird dazu beitragen, die Grundlage für wichtige Instrumente in der Medizin zu schaffen, mit denen personalisierte Medizin bereitgestellt und das Risikomanagement auf einzelne Patienten zugeschnitten werden kann. Die Nottingham-Forschung basierte auf einer früheren Studie, in der Techniken des maschinellen Lernens konnten Herz-Kreislauf-Erkrankungen vorhersagen.