Вычислительным машинам по мере их развития человек доверял все более сложные и ответственные задачи. В эпоху освоения и практической реализации принципов искусственного интеллекта круг подвластных компьютеру операций получил совершенно иной уровень. Об этом говорят заявления британских ученых, применивших ИИ как инструмент прогнозирования преждевременной смерти.
Концепция исследования
Доцент Ноттингемского университета Стивен Венг поставил перед системой искусственного интеллекта задачу определения по широкому спектру массива данных вероятности раннего смертного исхода. В исследовании использовались сведения о состоянии здоровья более полумиллиона жителей Великобритании за последние 10 лет.
Алгоритмы обработки данных, по мнению ученого, дают важную информацию о риске смертности разных групп людей. Подобные системы прогнозирования с моделированием рисков тех или иных заболеваний уже давно применяются в медицине. Принципиальным же отличием нового подхода стало применение машинного обучения, что и позволило говорить об искусственном интеллекте.
Технология прогнозирования
Исследовательская работа строилась на нескольких моделях, объединение которых в последующем позволило специалистам позиционировать данные результата с приемлемой погрешностью. При этом среди целей также стоял вопрос выявления наиболее точной модели. На базовом уровне предполагалось дать весь спектр оценок по вероятности ранней смерти участников исследования с подключением обучаемых алгоритмов. Следующий уровень предполагал сращивание нескольких моделей оценки для получения близких результатов и выявления тенденций. И третья модель строилась на уже известных принципах системы прогнозирования рисков Кокса. Разработанные модели были приложены к национальной медицинской базе Британии, в которой хранились сведения о состоянии здоровья конкретных людей. Исследователи выбрали десятилетний период истории болезней более 500 тыс. человек, приняв во внимание, что за это время из них умерло порядка 15 тыс. человек.
Результаты исследований
Все три модели показали разные причины преждевременной смерти, но наиболее точные результаты дала система с машинным обучением. Если альтернативные методы анализа среди первостепенных групп риска выделяли людей по признакам пола, пристрастий к курению, возраста и т. д., то искусственный интеллект на первый план выводил экологические факторы, употребление алкоголя и прием определенных лекарственных препаратов. В ходе сопоставления данных с фактическими сведениями о смертности было выяснено, что модель ИИ оказалась точной с коэффициентом 76%, что является беспрецедентно высоким результатом для подобного типа прогнозов.
Другие возможности прогнозирования с помощью ИИ
Сложные алгоритмы обработки данных с машинным обучением на сегодняшний день показывают впечатляющие результаты в разных направлениях прогнозирования конкретных заболеваний, среди которых болезнь Альцгеймера. Например, в результате сканирования мозга и последующего анализа посредством ИИ ученые могли предсказывать болезнь с точностью порядка 84%. Кроме того, применение ИИ все больше находит место в прогнозировании сердечно-сосудистых заболеваний, аутизма и диабета.
Комплексные исследования британских ученых по предмету ранней смертности людей вполне могут перерасти в создание новых амбициозных проектов. Не исключено, что в будущем подобные задачи будут связаны не только с прогнозированием, но и с выработкой методов снижения рисков преждевременной смертности, в чем также свою помощь окажут технологии искусственного интеллекта.