Utreniran sustav umjetne inteligencije koji može predvidjeti nečiju smrt s velikom sigurnošću
Umjetna inteligencija u širu je upotrebu ušla relativno nedavno, a već je upregnuta u mnoge najrazličitije svrhe. No, sada su znanstvenici iz polja medicine po prvi puta testirali umjetnu inteligenciju na jednom, pomalo uznemirujućem, polju. Pokazalo se da umjetna inteligencija može vrlo precizno prognozirati nečiju preuranjenu smrt.
Kroz nedavne eksperimente znanstvenici su uspjeli istrenirati sustav umjetne inteligencije da uspješno evaluira zdravstvene podatke više od pola milijuna ljudi sakupljenih u periodu od deset godina. Nakon toga su mu zadali da ustanovi postoji li kod nekih od ispitanika rizik od preuranjene smrti zbog faktora poput kroničnih bolesti.
Pokazalo se da je predviđanje preuranjene smrti mnogo preciznije kada dolazi od algoritma umjetne inteligencije, nego kada ga iznosi bilo koji drugi model koji ne koristi mehaničko učenje. Kako bi evaluirali izglede za preuranjenu smrt pacijenta, istraživači su testirali dva tipa umjetne inteligencije: „dubinsko učenje u kojem slojevite mreže za procesuiranje informacija pomažu računalu da uči iz primjera, i „nasumična šuma“ odnosno jednostavniji tip umjetne inteligencije koji kombinira višestruke modele u razmatranju mogućih ishoda.
Zatim su usporedili modele zaključaka umjetne inteligencije s rezultatima standardnog algoritma poznatijeg i kao Coxov model. Sva su tri modela u obzir uzela faktore poput dobi, spola, pušenja, povijesti i prethodnih dijagnoza poput raka, no postojale su temeljne razlike u naglascima.
Coxov je model naglasak stavio na etnicitet i fizičku aktivnost, dok modeli umjetne inteligencije nisu ove faktore smatrali presudnima. Model nasumične šume veći je naglasak stavljao na postotak masti u tijelu, količinu voća i povrća koju osoba konzumira i ton boje kože. Za model dubinskog učenja naglasak je bio na izloženosti nesrećama na radnom mjestu i zagađenju iz zraka, unosu alkohola i korištenju određenih lijekova.
Najpreciznijim se na kraju pokazao algoritam dubinskog učenja, koji je iznio najtočnija predviđanja. Ovaj je algoritam precizno identificirao 76% pacijenata koji su preuranjeno preminuli unutar vremenskog perioda studije. Za usporedbu, model nasumične šume točno je predvidio 64% slučajeva, dok je Coxov model identificirao samo 44% osoba koje su preuranjeno preminule.
Izvor: NBC