Інформація

Алгоритми машинного навчання тепер здатні передбачити передчасну смерть

Алгоритми машинного навчання тепер здатні передбачити передчасну смерть


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Група дослідників з Університету Ноттінгема розробила та випробувала систему машинного навчання, яка здатна навчитись передбачати передчасну смерть.

Хоча нова технологія звучить трохи моторошно чи щось із науково-фантастичного фільму, ця технологія може бути використана для значного покращення профілактичного медичного обслуговування найближчим часом.

ДИВІТЬСЯ ТАКОЖ: РОБОТИ ДЛЯ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ДОПОМОГИ АУТИСТИЧНИХ ДІТЕЙ З ТЕРАПІЄЮ

Передбачення смерті

Опубліковане PLOS ONE у спеціальному збірнику "Машинне навчання в галузі охорони здоров'я та біомедицини". Це дослідження демонструє, наскільки корисними можуть бути засоби штучного інтелекту та машинного навчання та його застосування в медичних галузях.

Моделі машинного навчання вже впроваджені в медичному світі, використовуючи кількісну потужність для виявлення раку. За допомогою цих нових алгоритмів машинного навчання дослідники можуть передбачити ризик ранньої смерті через хронічні захворювання серед населення середнього віку.

Використовуючи дані, зібрані понад півмільйона людей у ​​віці від 40 до 69 років, прийнятих на роботу в Британський біобанк між 2006 і 2010 роками та продовжуваних до 2016 року, команда використовувала модель машинного навчання для аналізу широкого спектру демографічних, біометричних, клінічних факторів та факторів життя від предметів.

Команда навіть враховувала споживання ними їжі фруктів, овочів та м’яса на день. Потім команда Ноттінгема продовжувала прогнозувати смертність цих людей.

Як згадував асистент кафедри епідеміології та науки про дані, д-р Стівен Венг, "ми відобразили отримані прогнози на дані смертності з когорти, використовуючи записи національної статистики смерті, реєстр раку Великобританії та статистику" епізодів лікарні ".

"Ми виявили, що машинно навчені алгоритми були значно точнішими у прогнозуванні смерті, ніж стандартні моделі прогнозування, розроблені людським експертом".

Профілактична медицина

Дослідники, які є частиною цього дослідження, схвильовані результатами. Може наступити момент, коли медичні працівники зможуть зі страшною точністю виявляти потенційні загрози здоров’ю пацієнтів та призначати правильні кроки профілактики.

«Ми вважаємо, що, чітко звітуючи про ці методи у прозорий спосіб, це може допомогти у науковій верифікації та подальшому розвитку цієї захоплюючої галузі охорони здоров’я», - каже д-р Стівен Венг.

Дослідження допоможе створити основу для важливих в медицині інструментів, здатних забезпечити індивідуальну медицину та адаптувати управління ризиками для окремих пацієнтів. Дослідження в Ноттінгемі базувалося на попередньому дослідженні, в якому методи машинного навчання змогли передбачити серцево-судинні захворювання.


Перегляньте відео: 17 урок. План дій. Поняття алгоритму. Алгоритми і виконавці. Складання алгоритмів для виконавців. (Червень 2022).


Коментарі:

  1. Janko

    Я рекомендую відвідати веб -сайт, який має багато інформації про тему для вас.

  2. Berlyn

    Ви не праві. Я впевнений. Ми обговоримо це. Напишіть в ПМ.

  3. Bowdyn

    Недорого придбав, легко загубився.

  4. Wasim

    Я пропоную вам відвідати сайт, з величезною кількістю статей на тему, яка вас цікавить.



Напишіть повідомлення