Сумеет ли искусственный ум предсказать гибель?

    Валлийский поэт Дилан Томас страстно призывал к борьбе против неизбежности погибели. Ведущие футурологи современности эхом вторят его призывам. Разница только в сентиментальности поэта и прозаичности действительности. Все мы когда-нибудь умрем. Вопросец только в фолиант, когда и как только.

    Либо нет.

    В текущее время ученые пробуют вынудить искусственный ум, машинное обучение и компьютерное зрение, предсказать гибель человека. Конечная миссию состоит, конечно же, и не в фолиант, дабы предпринять из ИИ темного жнеца, а уж впору предупреждать приобретенные болезней и альтернативные заболевания.

    Новые научные исследования сего внедрения ИИ в области медицины приименяли крайние фотомодели машинного обучения для анализа КТ-сканирования 48 грудных клеток. Персональный компьютер сумел предсказать, какой же из пациентов умрет в течение пяти лет с 69-процентной точностью. Приблизительно эдак же, как только предсказал бы хоть какой доктор.

    Результаты были размещены в научных докладах журнальчика Nature под авторством команды из Вуза Аделаиды. Ведущий создатель работы целитель Лючок Оукден-Райнер, радиолог и аспирант, разговаривает, что одним из тривиальных преимуществ пользования ИИ в четкой медицине является преждевременное выявление рисков для здоровья и возможное вмешательство.

    Наименее банальным будет обещание убыстрить научные исследования долговечности.

    «В полноценное время большая часть исследовательских работ приобретенных болезней и долголетия просят долговременных периодов наблюдения, кои дозволят выявить разницу меж пациентами с исцелением и без, так как эти заболевания медлительно прогрессируют», поясняет он. «Если бы мы могли количественно оценить конфигурации ранее, мы не совсем только сумели бы выявить заболевание, да и выполнить наиболее действенное вмешательство, также сумели бы намного ранее среагировать».

    Это же может привести к наиболее стремительному и дешевенькому исцелению. «Если бы мы могли скостить год либо два времени, которое требуется на телепередачу целительных денег из лаборатории пациенту, прогресс в данной области значительно ускорился бы».

    Содержание

    • 1 ИИ с сердечком
    • 2 ИИ становится умнее
    • 3 ИИ все гораздо обучается
    • 4 ИИ — и не случайность
    • 5 ИИ и будущее

    ИИ с сердечком

    В январе исследователи из Имперского института в Лондоне выпустили результаты, кои продемонстрировали, что ИИ может предвещать задушевную дефицитность и погибели предпочтительнее, чем человечий доктор. Изучение, опубликованное в журнальчике Radiology, включало производство виртуальных трехмерных сердец 250 пациентов, кои умеют имитировать задушевную процедуру. Потом методы ИИ занялись исследованием тамошнего, какие опции будут служить в участия топовых прогнозистов. Эта система полагалась на МРТ, анализ крови и альтернативные заданные.

    В конечном счете выяснилось, что машинка существовала скорее и предпочтительнее в определении риска легочной гипертензии — показала 73% точности против обыкновенных 60%.

    Ученые рассказывают, что эту технологию можно существовало бы применять для прогнозирования исходов остальных сердечно-сосудистых болезней в дальнейшем. «Мы жаждили бы создать технологию, которую можно существовало бы использовать для самых различных сердечно-сосудистых болезней в помощь докторской интерпретации результатов мед испытаний», разговаривает соавтор научные исследования Тим Дэйвс. «Цель — узреть, сумеют ли фаворитные прогнозы содействовать правильному исцелению и долголетию людей».

    ИИ становится умнее

    Этакого рода внедрения ИИ в области четкой медицины будут становиться лишь предпочтительнее по мере тамошнего, как только машинки будут учиться, подобно студентам-медикам.

    Оукден-Райнер разговаривает, что его команда продолжает производить безупречный комплект заданных по мере движения вперед, однако уже повысила прогностическую точность с 75 перед началом 80 процентов, включив этакую информацию, как только возраст и пол.

    «Думаю, бытует верхний рубеж тамошнего, как точны мы можем быть, так как все время будет элемент случайности», разговаривает он, отвечая на вопросец, как ладно ИИ будет измерять смертность отдельного человека. «Но мы можем предстать вернее, чем ныне, ежели примем во внимание опасности и силы отдельных граждан. Фотомодель, совмещающая все эти причины, надеюсь, сумеет уточнять риск короткосрочной смертности перед началом 80 процентов».

    Альтернативные гораздо оптимистичнее следят на то, как только резво ИИ преображает этот нюанс области медицины.

    «Прогнозирование оставшейся жизни для граждан, на деле, одно из самых простейших применений машинного обучения», рассказывают целитель Зияд Обермейер. «Оно просит неповторимого комплект заданных, который содержится в электрических записях, связанных с информацией об времени погибели человека. Как мы соберем довольно этаких заданных, мы сможем позарез определенно предвещать возможность тамошнего, что отдельный человек будет жить месяц либо, к примеру, год».

    ИИ все гораздо обучается

    Специалисты вроде Обермейера и Оукдена-Райнера сходятся в фолиант, что прогресс грядет резво, однако спереди гораздо не мало работы, которую предстоит сделать.

    С одной стороны, еще есть не мало заданных, в каких можно покопаться, однако они пока что и не упорядочены. К примеру, изображения, на которых машинки учатся, все гораздо приходится возделывать, делая них полезными. «Многие группы ученых по всему миру растрачивают миллионы баксов на эту задачку, так как она останется бутылочным горлышком для удачного докторского ИИ», говорт Оукден-Райнер.

    В интервью STAT News Обермейер поведал, что заданные фрагментированы по всей системе здравоохранения, потому связывание инфы и производство наборов заданных востребует времени и денежек. Он а также помечает, что хотя существуют объемной ажиотаж на тематику пользования ИИ в четкой медицине, в клинических критериях эти методы почти и не проверялись.

    «Можно сообщить, что все ладно и метод вправду неплох. Однако сейчас надо вывести его в настоящий мир и со всей ответственностью взглянуть, что будет», разговаривает он.

    ИИ — и не случайность

    Предупредить летальную заболевание — это же одно. Однако можно ли предупредить летальный вариант с помощью ИИ?

    Конкретно это же намеревались выполнять южноамериканские и индийские ученые, когда озаботились возрастающим числом смертей посреди граждан, делающих селфи. Группа сформулировала 127 человек, кои умерли, позируя для фотографии, в течение двух лет.

    Основываясь на композиции текста, снимков и местоположения, машинка научилась идентифицировать селфи как только потенциально опасное либо же нет. Пробег по наиболее 3000 подписанным селфи в Твиттере показал 73-процентную точность.

    «Комбинация функций на базе изображения и пространства продемонстрировала оптимальную точность», рассказывают ученые.

    Что будет далее? Покажется система предупреждения для любителей селфи.

    ИИ и будущее

    Вся эта дискуссия породила вопросец: желаем ли мы на деле аристократию, когда умрем?

    Согласно одной из работ, не так давно размещенных в Psychology Review, ответ: нет. 9 из 10 человек в Германии и Испании, когда них спросили, намерены ли они аристократию об собственном грядущем, включая гибель, предпочли остаться в незнании.

    Обермейер глядит на этот вопросец по-другому: сквозь призму граждан, кои живут с угрожающей жизни заболеванием.

    «Среди тамошнего, что пациенты максимально намерены и чего же и не приобретают, это же ответы от докторов на вопросец „сколько лично мне осталось?“. Медики максимально без охоты отвечают на эти вопросцы, частично поэтому, что и не намерены ошибаться в этаких немаловажных вещах. Частично поэтому, что пациенты и сами и не намерены знать».