Google (GOOGL) из технологического гиганта Alphabet Inc. уже некоторое время пытается проникнуть в область здравоохранения, и, похоже, эти усилия окупаются. Google утверждает, что создал систему, которая способна прогнозировать различные результаты для пациентов, включая продолжительность, в течение которой люди могут нуждаться в госпитализации, их шансы на реадмиссию и их шансы на смерть. Этот прорыв, получивший название Medical Brain, может дать Google совершенно новый рынок для исследования.
Bloomberg сообщает о конкретном исследовании женщины с поздней стадией рака молочной железы, которая получила шанс выживания 9, 3% с помощью стандартных вычислительных методов больницы, в то время как прогностический анализ Google дал ей 19, 9% шансов умереть во время пребывания в больнице. Пациент скончался в течение нескольких дней, подтверждая заявления Google о том, что его система предложила лучший механизм прогнозирования.
В майском выпуске научного журнала Nature команда Google описала свою методологию прогнозирования: «Эти модели превзошли традиционные, клинически используемые прогностические модели во всех случаях. Мы считаем, что этот подход можно использовать для создания точных и масштабируемых прогнозов для различных клинических сценариев ». В исследовании подчеркивается использование нейронных сетей в области здравоохранения. Нейронная сеть - это форма программного обеспечения искусственного интеллекта (ИИ), созданная по модели человеческого мозга и нервной системы, которая основана на использовании данных для автоматического обучения и улучшения при выявлении основных взаимосвязей.
Как работает инструмент Google
Врачи, больницы и другие поставщики медицинских услуг годами боролись за лучшее ведение и обобщение медицинских данных для пациента. Тем не менее, несмотря на использование современных систем хранения данных, предназначенных для использования в больницах, успехи менялись.
Доступные отчеты указывают, что система Google для такого прогнозного анализа работает над просеиванием множества точек данных, чтобы прийти к выводу. В приведенном выше случае алгоритм Google проанализировал 175 639 точек данных, чтобы сделать вывод. Способность Google считывать данные в различных формах, включая рукописные заметки, сохраненные в формате PDF, старые диаграммы и медицинские отчеты, в сочетании со скоростью обработки данных, действительно меняет игру. Алгоритм также демонстрирует, какие точки данных были наиболее полезны для достижения заключения.
В то время как современные прогностические модели тратят около 80% своего времени на поиск и представление данных, подход Google избегает этого узкого места.
