Tehnoloģiju giganta Alphabet Inc. uzņēmums Google (GOOGL) kādu laiku mēģina iekļūt veselības aprūpes telpā, un šķiet, ka šie centieni atmaksājas. Google apgalvo, ka ir izveidojusi sistēmu, kas spēj paredzēt dažādus rezultātus pacientiem, ieskaitot ilgumu, kurā cilvēki varētu būt jā hospitalizē, viņu atpakaļuzņemšanas iespējas un nāves iespējas. Saukts par medicīnas smadzenēm, šis atklājums varēja dot Google pilnīgi jaunu tirgu, ko izpētīt.
Bloomberg ziņo par gadījuma pētījumu ar sievieti ar vēlīnas stadijas krūts vēzi, kurai ar slimnīcas standarta skaitļošanas metodēm tika nodrošināta izdzīvošanas iespēja 9, 3%, savukārt Google prognozējošā analīze deva viņai 19, 9% iespēju nomirt, uzturoties slimnīcā. Pacients dažu dienu laikā aizgāja bojā, nostiprinot Google apgalvojumus par tā sistēmas labāka prognozēšanas mehānisma piedāvāšanu.
Zinātniskā žurnāla Nature maija izdevumā Google komanda aprakstīja savu prognozēšanas metodoloģiju: “Šie modeļi visos gadījumos pārspēja tradicionālos, klīniski izmantotos prognozēšanas modeļus. Mēs uzskatām, ka šo pieeju var izmantot, lai izveidotu precīzas un mērogojamas prognozes dažādiem klīniskiem scenārijiem. ”Pētījums izceļ neironu tīklu izmantošanu veselības aprūpes jomā. Neironu tīkls ir mākslīgā intelekta (AI) programmatūras veids, kas veidots pēc cilvēka smadzenēm un nervu sistēmas un kas paļaujas uz datu izmantošanu, lai automātiski apgūtu un pilnveidotu pamatā esošo attiecību identificēšanu.
Kā darbojas Google rīks
Ārstniecības personas, slimnīcas un citi veselības aprūpes sniedzēji gadiem ilgi cīnās, lai labāk uzturētu un apkopotu pacienta medicīniskos datus. Tomēr, neraugoties uz modernu datu glabāšanas sistēmu izmantošanu, kas paredzēta slimnīcām, panākumi ir bijuši dažādi.
Pieejamie pārskati norāda, ka Google sistēma šādai prognozējošai analīzei darbojas, izsijājot tonnu datu punktu, lai nonāktu pie secinājumiem. Iepriekš minētajā gadījumā Google algoritms analizēja 175 639 datu punktus, lai izdarītu secinājumu. Īsts spēles mainītājs ir Google spēja lasīt datus dažādos veidos, ieskaitot ar roku rakstītas piezīmes, kas saglabātas kā PDF, vecās diagrammas un medicīniskie pārskati, apvienojumā ar tā apstrādes ātrumu. Algoritms arī parāda, kuri datu punkti bija visnoderīgākie secinājuma izdarīšanā.
Kaut arī mūsdienu prognozējošie modeļi aptuveni 80% sava laika pavada datu meklēšanai un prezentēšanai, Google pieeja novērš šo sašaurinājumu.
