AI DeepMind العام خص الشركة مع بطل العالم في الشطرنج هناك اختراقات جديدة، وهذه المرة أنها تريد "إنقاذ الأرواح".
أحدث دراسة نشرت في "الطبيعة"، مما يدل على نموذج التعلم العميق DeepMind التي وضعتها ذلك، يمكن التنبؤ قصور كلوي حاد (آكي) ما إذا كانت ستجرى قبل 48 ساعة.
إصابة الكلى الحاد تتنبأ مسبقا مدى أهمية؟
في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة، وهناك كل خمسة مرضى الذين يعانون من قصور كلوي حاد، ومن المتوقع أن يسبب 1.4 مليون حالة وفاة سنويا.
صور: BACA
هؤلاء المرضى تحمل مخاطر الفشل الكلوي المفاجئ، بعد فشل وظائف الكلى، لا يمكنك إزالة السموم من الدم، أو بشكل دائم يؤدي إلى تلف الكلى، مما أدى إلى تدهور سريع أو أمراض أخرى، والناس سوف يواجهون خطر عملية زرع الكلى والموت.
دومينيك الملك المدير الإكلينيكي DeepMind الصحة، وقال:
الحادة إصابة الكلى من الصعب مراقبة في الوقت المناسب، والمرضى الماضي تبدأ عادة في التدهور بعد يمكن العثور على الكلى في يومين أو ثلاثة أيام، وإذا كان تدخل الطبيب في وقت مبكر يمكن أن يمنع ما يصل الى 30 في المئة من حالات هذا المرض.ولذلك، فإن وزارة الخارجية الأميركية المشتركة لقدامى المحاربين في الشؤون DeepMind (VA)، أي ما مجموعه 703782 سجلات طبية أمريكية من قدامى المحاربين بدأت تحليلا لمدة عامين، وجمع تاريخ 10 عاما من معلومات المريض، شخص واحد للوصول إلى مؤشرات الملايين، وخلق في نهاية المطاف آلة نماذج التعلم للتنبؤ تطور AKI.
DeepMind سواء في موعد يتم تشخيصها مقارنة مع أولئك المرضى للتأكد من دقة نموذجهم.
وقد تبين أن هذا النموذج يمكن أن يكون قبل يومين من 90 من المرضى الذين تم التنبؤ بدقة، مما يؤكد تدهور خطير في وظائف الكلى في المرضى التي تحتاج إلى غسيل الكلى على المدى الطويل، مقارنة مع نموذج الكشف AI القياسي التقليدي، تضاعف معدل دقتها.
وقال DeepMind أن هذا هو فريقهم " إلى حد بعيد أكبر اختراقات البحوث الصحية ".
وبالإضافة إلى ذلك، DeepMind تحتاج أيضا إلى الجمع بين مساعد طبي متنقل تيارات العمل معا، فإنه يمكن أيضا DeepMind مساعدة بحث أسرع تسويق.
الجداول باستخدام خوارزمية NHS للكشف الحادة إصابة الكلى، وقد تم نشرها في العديد من المستشفيات، وتوفير المعلومات في حالات الطوارئ إلى الطبيب.
الصور من: نيو ساينتست
بعد أن أظهر تقييم تيارات من جامعة كلية لندن أدى إلى أن التطبيق يسمح الوقت لمراقبة حالات الطوارئ من AKI يذهب أكثر من ساعتين و 14 دقيقة، وكان في عداد المفقودين من السابقة 12.4 من الحالات اصطناعية، بانخفاض 3.3 باستخدام التطبيق . وبالإضافة إلى ذلك، يمكن للتيارات توفير نحو ثلث تكاليف الرعاية الصحية.
لكن تيارات يستند على نتائج فحص الدم واحد لتنبيه العاملين في المجال الطبي، جنبا إلى جنب مع DeepMind، دعونا رعاية من "الشفاء رد الفعل السلبي" إلى "الرعاية استباقية".
ولكن هذه الدراسة ليست كافية لوضع الثقة الكاملة في أن يؤدي حتما إلى الذعر خصوصية الناس.
صور: GQ
حتى DeepMind يمكن التعرف تلقائيا ودراسة إزالة البيانات الحساسة، ولكن لأنه عبارة عن مجموعة كبيرة من البيانات الشخصية، وسوف لا تزال مدعاة للقلق، بعد كل شيء، في العام قبل الماضي DeepMind اتهمت الحصول على المعلومات الطبية على 1.6 مليون المرضى NHS من خلال الاتجار غير المشروع.
وعلاوة على ذلك، فإن هذه الدراسة، لا تزال هناك شيوعا في البحوث الطبية، "التحيز ضد المرأة"، النساء يشكلن عدد سجلها للتدريب الذكاء الاصطناعي فقط 6.38، وتقتصر البيانات إلى جانب الولايات المتحدة للسكان، بالمعنى الدقيق للكلمة، فإنه ليس يكون عالميا.
وبالإضافة إلى ذلك، تمت DeepMind لا تقارن حقا مع نتائج الممارسات الطبية الحالية.
صور: الإنترنت للأعمال
على الرغم من أن كثيرا ما توصف AI كطبيب أكبر منافس، قد تحل محل حتى الأطباء، ولكن معظم الدراسات نادرا ما تجرى تجارب سريرية دقيقة، من المسلم به فقط عندما الحقيقي ممكنا، يمكن لهذه التقنيات تدخل حقا حياة الناس.
وقال DeepMind:
الدراسة ليست سوى الخطوة الأولى. قبل استخدامها على نطاق أوسع، ونحن في حاجة إلى بيانات أكثر تمثيلا بعد الممارسة. التالي سيكون لدينا دراسة استعادية ومستقبلية للتحقق من صحة النموذج، التنبؤ كيف يؤثر ذلك على نتائج بيئة الرعاية السريرية.وتتحقق هذه النتائج في المستقبل سوف تصبح حجر الزاوية في DeepMind الرعاية الصحية الوقائية.
DeepMind العام الماضي على استخدام AI إلى الكشف عن أكثر من 50 نوعا من أمراض العيون التي تهدد البصر، وقالوا، وسوف تستمر المقبل في محاولة لتشخيص مجال تعفن الدم، وأمراض القلب، وسرطان الثدي، وفشل الكبد وغيرها من الأمراض.
صور: NewsBeezer
مع هذا، والناس لا يمكن إلا أن تحسين الكشف عن عملية المرض، ولكن أيضا يقلل من تكلفة علاج الأمراض المختلفة.
لكنها كررت الآن أكثر من قضية الخصوصية، وحتى الآن أي شركة تقنية واحدة يمكن أن تعطي الحل المثالي.
الشكل سؤال من: Fisoft