ИИ от Google может предсказать смерть пациента
Искусственный интеллект знает, когда вы умрете. В отличие от фантастических фильмов, в реальности это может спасти вам жизнь.
В новом докладе, опубликованном в журнале Nature, сообщается, что предоставление цифровых медицинских данных модели глубокого обучения может существенно повысить точность предполагаемых исходов. В тестах с использованием информации двух американских больниц исследователи смогли показать, что эти алгоритмы способны предсказывать продолжительность пребывания пациента в учреждении, время его выписки и смерти.
Нейронная сеть, описанная в работе, использует невероятные объемы данных, включающие жизненные показатели и историю болезни пациента. Новый алгоритм хронологически выстраивает предыдущие события из записей пациента, что позволяет модели глубокого изучения определить будущие исходы, в том числе время смерти. Нейронная сеть также включает в себя написанные от руки заметки и комментарии для своих прогнозов. Само собой, все расчеты совершаются за рекордное время.
Что нам делать с этой информацией, кроме как бояться неизбежного? Больницы могли бы находить новые методы ухода за пациентом, корректировать лечение и предупреждать неотложную помощь задолго до того, как она понадобится. Это также может помочь разгрузить медицинских работников, избавив их от необходимости тратить время на разборки с данными.
ИИ уже широко применяют в других областях здравоохранения. Некоторые из недавно разработанных алгоритмов способны диагностировать рак легких и болезни сердца даже лучше людей-специалистов. Научные сотрудники также добавили к алгоритмам искусственного интеллекта изображения сетчатки глаза для определения вероятности развития у пациента одного или более основных заболеваний глаз.
Данные систем здравоохранения, выстроенные в хронологическом порядке. Модель глубокого обучения может использовать всю информацию, доступную вплоть до момента выведения прогноза / Alvin Rajkomar/Eyal Oren/Jeffrey Dean/Nature
Однако ранние испытания имели довольно малый масштаб по сравнению с тем, что пытается сделать Google. Все больше медицинской информации загружается в централизованные компьютерные системы, но большинство этих баз данных существуют независимо — они разбросаны по разным системам здравоохранения и правительственным агентствам.
Объединение всех личных данных в предсказуемую модель, которой владеет одна из крупнейших частных корпораций мира, вероятно, станет важным решением — пусть и не самым привлекательным. Цифровые медицинские данные миллионов пациентов в руках частных компаний могут вскоре привести к тому, что кто-то вроде Google будет использовать индустрию здравоохранения в своих интересах и превратится в монополиста.
Буквально на прошлой неделе в отношении технологии DeepMind Health, принадлежащей Alphabet, правительство Великобритании провело расследование, так как британцы были обеспокоены возможностью проявления с ее стороны «чрезмерной монополистской власти», согласно порталу TechCrunch. Репутация DeepMind Health уже была запятнана подозрениями в том, что технология нарушила законы Соединенного Королевства, собрав данные пациентов без их согласия в 2017 году.
Медицинские работники встревожены тем, как ИИ повлияет на медицину после его окончательного внедрения в систему, если заранее не будут предприняты меры предосторожности для прозрачности его работы. В своем заявлении Американская медицинская ассоциация признает, что союз искусственного интеллекта и врачей может иметь значительные преимущества, но также утверждает, что ИИ-инструменты должны «стремиться соответствовать определенным критериям, включая прозрачность, следование стандартам и свободу от необъективности». Закона США «Об отчетности и безопасности медицинского страхования» (англ. Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA), принятого конгрессом в далеком 1996-м, будет уже попросту недостаточно.
Без эффективной нормативной базы, поощряющей прозрачность в США, практически невозможно привлечь эти корпорации к ответственности. Частным компаниям придется удостовериться в том, что ИИ-технологии окажут положительный эффект на состояние пациентов, а не только на их интересы.
Периваскулярная жировая ткань вокруг сосудов не только накапливает липиды, но и непосредственно влияет на релаксацию сосудистых тканей.
Коллектив ученых из НИТУ «МИСиС» провел комплексную оценку влияния нано- и микродобавок алюминия, бора, цинка, никеля, меди и молибдена на скорость горения твердого топлива, содержащего алюминиевые порошки. Эксперимент показал, что наиболее эффективными добавками являются наночастицы меди. Добавление ее в топливо позволит увеличить скорость ракет в пять раз.
На борту круизного лайнера Diamond Princess в феврале 2020 года случился настоящий разгул эпидемии Covid-19. Судно поместили на карантин, во время которого по идее пассажиры должны были отсиживаться по каютам. Несмотря на это, каждый шестой там заболел. За пределами Китая нигде больше нет такого числа заразившихся — ни в одной стране. Стали говорить, что этот корабль — прообраз будущей эпидемии коронавируса по всей планете. Мол, раз тут карантин не помог, значит, не сдержит болезнь и в мировом масштабе. На самом деле, задолго до коронавируса путешествия на круизных лайнерах стали называть «плаванием к болезни». Предположительно роскошное времяпрепровождение часто оборачивалось инфекцией и до коронавируса. Не приходится удивляться, что новому вирусу пришлись по вкусу именно круизные лайнеры. Почему так — рассказываем ниже.
По мнению исследователей, мидии погибли вследствие «теплового стресса», вызванного повышением температуры океана.
Один из наиболее полезных режимов питания оказался хорош с неожиданной стороны: выяснилось, что он способствует развитию кишечных бактерий, связанных с улучшением качества жизни пожилых людей.
В галактике Маркарян 231, расположенной в полумиллиарде световых лет от нас, нашли облака молекулярного кислорода — впервые где-либо вне Млечного Пути.
Экспериментальные данные указали на виды физических нагрузок, которые стимулируют нейропластичность мозга.
Недавняя научная работа предрекла серьезную эпидемию коронавируса 2019-nCoV. Согласно ей, 95% зараженных еще не зарегистрированы властями, а значит, через пару недель в одной Ухани будут сотни тысяч заболевших. При наблюдаемой смертности от вируса в 2,36% — это многие тысячи погибших. На самом деле, новая работа скорее «ловит хайп» или, если угодно, пытается держать мир настороже, чем описывает реальную эпидемию. Последние данные по заразности коронавируса показывают: он действительно неблестяще передается от человека к человеку. Для эпидемии в Китае этого достаточно, но большое число жертв за пределами этой страны маловероятно. Выясняем почему.
Ученые создали информационную панель, показывающую распространение китайского коронавируса по миру в режиме реального времени. Данные вносятся из подтвержденных источников — это поможет бороться с дезинформацией.
