MISC · 19 апреля 2017, 10:35 · Отдел информации dev.by
Нейросети научились предсказывать инсульты лучше докторов

Ежегодно в мире 20 млн человек умирают из-за сердечно-сосудистых заболеваний. Команда исследователей из Ноттингемского университета в Великобритании разработала алгоритм машинного обучения, который может предсказать вероятность сердечного приступа или инсульта не хуже любого доктора, пишет engadget.

Фото: Mutlu Kurtbas via engadget

Американская коллегия кардиологии и Американская ассоциация кардиологов разработали руководящие принципы для оценки степени риска сердечно-сосудистых заболеваний пациентов. Они основываются на восьми факторах, включая возраст, уровень холестерина и кровяное давление. В среднем эта система позволяет определять риск заболевания с точностью 72,8 процента.

Это достаточно высокий показатель, однако Стивен Венг и его команда исследователей из Ноттингемского университета научились предсказывать потенциальную опасность для здоровья человека ещё лучше. Они разработали четыре алгоритма на основе машинного обучения, натренировав их на данных 378 256 британских пациентов. Сначала системы использовали около 295 тысяч записей для создания внутренних моделей прогнозирования. Затем проверяли гипотезы с помощью оставшихся данных.

В результате искусственный интеллект научился определять риск кардиологических заболеваний с точностью между 74 и 76,4 процентами. Наилучший показатель алгоритма нейросети на 7,6 процента превзошёл результат разработанной докторами системы.

Проанализировав тестовые данные 83 тысяч пациентов, исследователи пришли к заключению, что нейросетевые алгоритмы помогли бы спасти человеческих 355 жизней.

Любопытно, что среди факторов оценки риска сердечно-сосудистых заболеваний AI-система учитывала, например, психические заболевания и употребление пациентами кортикостероидов — эти данные не учитываются в используемых сегодня руководящих принципах кардиологов.

«Биологические системы активно взаимодействуют. Это реальность человеческого тела. Компьютерная наука позволяет нам исследовать эти ассоциации», — отметил Стивен Венг в комментарии Science.

Источник: dev.by
Новые комментарии

Обсуждение

Missing

из статьи так и не понятно, в чем достижение. вроде похоже на обычную дипломную - взяли выборку (причем с малой размерностью = 8), обучили классификатор.


Авторизуйтесь, чтобы оставлять комментарии

Использование материалов, размещенных на сайте, разрешается при условии прямой гиперссылки на dev.by. Ссылка должна быть размещена в подзаголовке или в первом абзаце публикации.
datahata — хостинг в Беларуси