Nowe badania pokazują, że uczenie maszynowe może być cennym narzędziem do przewidywania przedwczesnej śmierci. Naukowcy porównali dokładność przewidywania śmierci przez SI z metodami statystycznymi wykorzystywanymi aktualnie przez naukowców.
Badacze z Uniwersytetu w Notthingham przeanalizowali dane dotyczące zdrowia ponad pół miliona osób w wieku od 40 do 69 lat. Są to dane pobrane z badania Biobank przeprowadzonego w latach 2006-2010. Osoby były także obserwowane do 2016 roku.
Naukowcy opracowali system maszynowego uczenia wykorzystujący dwa modele: głębokie uczenie się oraz losowy las. Dzięki temu SI miało skutecznie przewidywać ryzyko przedwczesnej śmierci u danych osób.
Czytaj też: Sztuczna inteligencja pozwala przewidzieć, jakie właściwości będzie miał dany materiał
Naukowcy zbadali te możliwości SI i porównali je z konwencjonalnymi metodami – modelem regresji Coxa czy wielowymiarowym modelem Coxa. Okazało się, że model regresji Coxa był najmniej dokładny a ten drugi jedynie trochę lepszy. Algorytmy SI były znacznie dokładniejsze w przewidywaniu śmierci.
Oznacza to, że tego typu rozwiązania świetnie sprawdziłyby się w szpitalach. Osoby oznaczone przez SI z dużym ryzykiem śmierci mogłyby być lepiej doglądane przez personel i w ten sposób zmniejszyłaby się ich śmiertelność. Jednakże w najbliższym czasie nie ma co liczyć na wykorzystanie takiej techniki – potrzeba więcej badań, aby dopracować SI.
Czytaj też: Czy naukowcy będą mogli usuwać złe wspomnienia?
Źródło: Medicalnewstoday
