Sztuczna inteligencja przewidywanie, jak długo będziesz żyć

Każdego roku w Stanach Zjednoczonych wykonuje się 85 milionów skanów TK. Teraz naukowcy z Australii twierdzą, że dane z tych skanów ciała mogą być wykorzystane do przewidywania ryzyka śmierci osoby w ciągu najbliższych pięciu lat - i być może skłonić ich do wprowadzenia zmian, które mogłyby przedłużyć ich życie.

Naukowcy wykorzystali wcześniej dane genetyczne i środowiskowe - od diety do przyzwyczajeń związanych z ćwiczeniami - aby oszacować długość życia poszczególnych osób, ale badanie przeprowadzone na Uniwersytecie w Adelajdzie było pierwszym, które zastosowało sztuczną inteligencję (AI) do analizy skanów CT pacjenta przewidzieć śmiertelność.

reklamaReklama

"Wiedza ta ma kluczowe znaczenie dla lepszej wczesnej interwencji, dla lepszych decyzji terapeutycznych i dla poprawy stale rosnącej epidemii chorób przewlekłych", wynika z badań opublikowanych w czasopiśmie Scientific Reports.

Naukowcy wykorzystali program uczenia maszynowego do analizy 48 skanów skrzyń od dorosłych w wieku powyżej 60 lat. A komputer dokładnie przewidywał śmierć w ciągu pięciu lat w 69 procent przypadków. Zespół wykorzystał stare skany TK wraz z danymi, czy pacjent zmarł w ciągu pięciu lat, czy też żył dłużej, co sprawdzało prognozę komputera.

Współczynnik dokładności wynoszący 69% jest porównywalny z prognozowaniem genetycznym i środowiskowym przyszłej żywotności, według naukowca dr Luke'a Oakdena-Raynera, radiologa w Royal Adelaide Hospital i doktoranta.

Ogłoszenie

Wyniki pokazują, że analiza AI tomografii komputerowej może być skutecznym i wydajnym nowym narzędziem dla lekarzy analizujących zdrowie pacjentów i ryzyko śmierci - lub złapanie szkodliwych warunków na wcześniejszym etapie.

Informacje te mogą być wykorzystywane do kierowania wyborami w zakresie opieki zdrowotnej, w tym środkami zapobiegawczymi, takimi jak zmiany stylu życia. Podobne informacje są już dostarczane pacjentom cierpiącym na choroby przewlekłe, takie jak rak, i wiele osób uważa to za motywujące.

ReklamaReklama "Mamy nadzieję, że systemy takie jak nasza będą w stanie dostarczyć te informacje wcześniej, kiedy będzie więcej możliwości uniknięcia poważnych komplikacji" - powiedział współautor badania, dr Lyle J. Palmer, profesor epidemiologii na Uniwersytecie w Adelajdzie.

Przeczytaj więcej: Naukowcy badający potencjalną szczepionkę cholesterolową »

Nadzieja na przeszkolenie komputerów w przewidywaniu długości życia

Niewielki rozmiar badania uniemożliwił naukowcom określenie podstaw prognoz komputerowych, ale kontynuacja zastosuje ten sam model do dziesiątków tysięcy obrazów CT.

"Rozległe dane mają zasadnicze znaczenie dla szkolenia systemów uczenia się w celu uzyskania dokładnych prognoz" - powiedział Robert Hudyma, mgr, profesor nadzwyczajny w Wyższej Szkole Zarządzania Technologią Informacyjną Uniwersytetu Ryersona.

Hudyma, który nie jest związany z badaniem, zauważył, że firma o nazwie Enlitic trenowała swój system AI na ponad 17 000 zdjęć rentgenowskich klatki piersiowej, aby "zdiagnozować nowotwory złośliwe z większą dokładnością niż radiolog lub onkolog. "

ReklamaReklama " To, co Enlitic robi, to poprawa diagnozy guza, która może uratować życie "- powiedział. "Podobna praca ma na celu zrobienie zdjęcia zmiany skórnej za pomocą smartfona i zdiagnozowanie różnych schorzeń skóry za pomocą sieci neuronowej zamiast dermatologa. "

Przeczytaj więcej: Czy komórki macierzyste są odpowiedzią na sprowadzenie ludzi z martwych? »

Ważenie zapobiegania ryzyku prywatności

Podobnie jak w przypadku informacji genetycznych, wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania przyszłych problemów zdrowotnych i wydłużenia życia budzi obawy natury etycznej, w tym, w jaki sposób dane te mogłyby zostać wykorzystane przez pracodawców i ubezpieczycieli.

Ogłoszenie

Istnieją jednak poważne potencjalne korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji do wczesnego wykrywania chorób, powiedział Palmer. "Zapobieganie jest prawie zawsze tańsze niż leczenie, więc ubezpieczyciele i pracodawcy będą mieli interes finansowy w finansowaniu działań, które utrzymują osoby zdrowe.

"Chociaż istnieją uzasadnione obawy dotyczące niewłaściwego wykorzystywania prywatnych danych medycznych, nie ma żadnych problemów etycznych związanych z danymi, które generujemy" - powiedział Palmer. "Uważamy, że takie podejście, które motywujemy, przyniesie korzyści znacznie przewyższające ryzyko związane z prywatnością. "

ReklamaReklama Ale nie oczekuj rutynowych corocznych tomografii komputerowej w najbliższym czasie. Niedawna analiza wykazała, że ​​narażenie na promieniowanie z wielu niepotrzebnych skanów ciała znacznie zwiększa ryzyko raka. Jednak jeden skan jest ogólnie uważany za bezpieczny.