A technológiai óriás Alphabet Inc. Google (GOOGL) egy ideje próbál belépni az egészségügyi helyiségbe, és úgy tűnik, hogy az erőfeszítések megtérülnek. A Google állítása szerint olyan rendszert hozott létre, amely képes különféle eredmények előrejelzésére a betegek számára, ideértve az emberek kórházi ápolásának időtartamát, a visszafogadás esélyét és a halál esélyét. Az Orvosi Agynak nevezett áttörés a Google számára teljesen új piacot eredményezhet a felfedezéshez.
A Bloomberg beszámol egy késői stádiumú mellrákban szenvedő nő esettanulmányáról, akinek a kórház szokásos számítási módszereivel 9, 3% -os túlélési esélyt kapott, míg a Google prediktív elemzése 19, 9% -os esélyt adott a halálra a kórházi tartózkodása alatt. A beteg néhány napon belül elhunyt, megerősítve a Google azon állításait, hogy a rendszer jobb előrejelzési mechanizmust kínál.
A Nature tudományos folyóirat májusi kiadásában a Google csapata ismertette prediktív módszertanát: „Ezek a modellek minden esetben felülmúltak a hagyományos, klinikailag alkalmazott prediktív modelleknél. Hisszük, hogy ez a megközelítés felhasználható pontos és méretezhető előrejelzések létrehozására különféle klinikai forgatókönyvekre. ”A kutatás kiemeli az ideghálózatok használatát az egészségügy területén. A neurális hálózat az emberi agyra és idegrendszerre modellezett olyan mesterséges intelligencia (AI) szoftver egyik formája, amely az adatok felhasználására támaszkodik, hogy automatikusan megtanuljanak és javuljanak a mögöttes kapcsolatok azonosításában.
Hogyan működik a Google eszköz?
Az orvosok, kórházak és más egészségügyi szolgáltatók évek óta küzdenek a beteg orvosi adatainak jobb karbantartása és összefoglalása érdekében. A kórházi használatra szánt fejlett adattárolási rendszerek használata ellenére a siker változó volt.
A rendelkezésre álló jelentések azt mutatják, hogy a Google ilyen prediktív elemzési rendszere rengeteg adatponton keresztül történő szitálással működik, hogy a következtetéshez jusson. A fenti esetben a Google algoritmusa 175 639 adatpontot elemezte a következtetés levonása érdekében. A valódi játékváltó a Google azon képessége, hogy különféle formában olvasson adatokat - ideértve a PDF formátumban elmentett kézírásos jegyzeteket, a régi táblázatokat és az orvosi jelentéseket is -, a feldolgozási sebességgel együtt. Az algoritmus azt is bemutatja, hogy mely adatpontok voltak a leghatékonyabbak a következtetés levonásához.
Noha a mai prediktív modellek az idejük kb. 80% -át az adatok felkutatására és bemutatására fordítják, a Google megközelítése elkerüli ezt a szűk keresztmetszetet.
