Inteligentne algorytmy potrafią przewidzieć przyszły stan zdrowia a nawet śmierć
Inteligentne algorytmy posiadają już cechy, które jeszcze 100 lat temu uchodziły za domenę magii. Niedawno firma Google stworzyła algorytm wykorzystujący metodę deep learning, co w tłumaczeniu na polski oznacza „głębokie uczenie się”, przeznaczony do analizy stanu zdrowia w szpitalach.
Powstał on w oparciu o bazy danych zaczerpnięte ze szpitalnych archiwów – pisze “Rzeczpospolita”. Algorytm potrafi między innymi oszacować śmiertelność leczonych pacjentów o wiele lepiej niż stosowane dotychczas narzędzia.
Algorytm deep learning poddał analizie 46 mld różnych danych cząstkowych dotyczących 216 tysięcy pacjentów z dwóch szpitali. Dzięki temu potrafi przewidzieć czas potrzebny na leczenie, prawdopodobieństwo ponownego przyjęcia z powodu tej samej dolegliwości a nawet prawdopodobieństwo zgonu pacjenta.
W krajach Zachodu elektroniczne bazy danych zbierają niezliczoną liczbę informacji o wszystkich chorych – pisze “Rzeczpospolita”. Tradycyjne metody analizy okazują się w takim przypadku zupełnie bezużyteczne ze względu na ogrom gromadzonego materiału. Tymczasem we współczesnej medycynie wiele decyzji podejmuje się właśnie na podstawie analizy danych.
Z pomocą mogą jednak przyjść inteligentne algorytmy wykorzystujące deep learning lub machine learning. Jak mówi ekspert firmy Atman, Adam Dzielnicki: dla każdej prognozy narzędzia takie potrafią w czasie rzeczywistym odczytać wybraną informację, połączyć je w ciągi przyczynowo-skutkowe i oszacować, które dane są kluczowe dla analizy stanu zdrowia danego pacjenta. (Cytat za “Rzeczpospolitą”)
Inteligentne algorytmy są szybsze i bardziej skuteczne
Kiedy porówna się wyniki, jakie otrzymują inteligentne algorytmy firmy Google z tradycyjnymi metodami analitycznymi, widać, jak sztuczna inteligencja poprawia sprawność analizy. W przypadku oceny prawdopodobieństwa zgonu algorytm Google jest o 10% bardziej skuteczne od tradycyjnych metod.
Lepsze wyniki inteligentne algorytmy uzyskują też w przypadku obliczania czasu hospitalizacji. Trzeba tu dodać, że system otrzymał surowe dane. Nie były one wcześniej analizowane przez ludzi. Algorytm sam ocenił, jakie zmienne są ważne z punktu widzenia dokonywanej analizy i na ich podstawie opracował wyniki.
Jak podkreśla “Rzeczpospolita”, inteligentne algorytmy nie zastąpią lekarza. Pozwolą one jednak znacznie uprościć i przyspieszyć jego pracę. Umożliwią również ograniczenie liczby potencjalnych błędów.
We współczesnym świecie zbiera się ogromną liczbę danych. Dlatego tradycyjne metody ich przetwarzania zaczynają zawodzić. Nic więc dziwnego, że na wdrażanie programów typu deep learning przeznacza się coraz większe środki.
Cytowany przez “Rzeczpospolitą” raport „Cognitive technologies. A technical primer” firmy Deloitte, szacuje, że w latach 2017 – 2021 podmioty z różnych branż przeznaczą na ten cel nawet 200 mld USD. Chociaż sektor służby zdrowia ma być najszybciej rosnącym rynkiem dla nowych technologii, również obszary takie jak bankowość, handel czy przemysł wytwórczy skorzystają na nowych rozwiązaniach.
Autor: Waldemar Kubielski
Źródło – “Rzeczpospolita”
Dodaj komentarz