Artipisyal na Intelligence Predicting Gaano katagal kayo Live

Bawat taon mayroong 85 milyong CT scan na kinuha sa Estados Unidos. Sinasabi ngayon ng mga mananaliksik sa Australia na ang data mula sa mga pag-scan sa katawan na ito ay maaaring gamitin upang mahulaan ang panganib ng isang tao sa pagkamatay sa susunod na limang taon - at marahil ay udyukan silang gumawa ng mga pagbabago na maaaring pahabain ang kanilang buhay. Ang mga mananaliksik ay dati nang gumagamit ng genetic at environmental data - mula sa diyeta hanggang gawing ehersisyo - upang tantiyahin ang haba ng buhay ng mga indibidwal, ngunit isang pag-aaral mula sa Unibersidad ng Adelaide ang unang gumamit ng artificial intelligence (AI) upang pag-aralan ang mga CT scan ng pasyente hulaan ang mortalidad.

advertisementAdvertisement

"Ang ganitong kaalaman ay kritikal para sa pinabuting maagang interbensyon, para sa mas mahusay na desisyon sa paggamot, at para sa pagpapanatili ng patuloy na lumalalang epidemya ng malalang sakit," ayon sa pag-aaral na inilathala sa journal Scientific Reports.

Ang mga mananaliksik ay gumagamit ng isang program sa pag-aaral ng makina upang pag-aralan ang 48 mga pag-scan sa dibdib mula sa mga may sapat na gulang na higit sa 60 taong gulang. At isang computer ang tumpak na hinulaan ang posibilidad ng kamatayan sa loob ng limang taon 69 porsiyento ng oras. Ang koponan ay gumamit ng mga lumang scan ng CT, kasama ang data kung ang pasyente ay namatay sa loob ng limang taon, o nabuhay nang mas matagal, na ginamit nila upang i-verify ang hula ng computer.

Ang rate ng katumpakan ng 69 porsiyento ay maihahambing sa genetic at kapaligiran na nakabatay sa pagtataya ng buhay sa hinaharap, ayon sa mananaliksik na si Dr. Luke Oakden-Rayner, isang radiologist sa Royal Adelaide Hospital at isang mag-aaral ng PhD.

Ang mga resulta ay nagpapakita na ang AI analysis ng CT scans ay maaaring maging isang malakas at mahusay na bagong tool para sa mga doktor kapag sinusuri ang kalusugan ng mga pasyente at panganib ng kamatayan - o nakakuha ng mga nakakapinsalang kondisyon sa isang mas naunang yugto.

Maaaring gamitin ang impormasyong ito upang gabayan ang mga pagpipilian sa pangangalagang pangkalusugan, kabilang ang mga hakbang sa pag-iwas, tulad ng mga pagbabago sa pamumuhay. Ang katulad na impormasyon ay ibinibigay sa mga pasyente na may mga malalang sakit tulad ng kanser, at maraming tao ang nakadarama nito.

AdvertisementAdvertisement

"Umaasa kami na ang mga sistema tulad ng sa amin ay magagawang magbigay ng impormasyong ito nang mas maaga, kapag mayroong higit na pagkakataon upang maiwasan ang mga malubhang komplikasyon," sabi ng co-author ng pag-aaral, Lyle J. Palmer, PhD, propesor ng epidemiology sa University of Adelaide.

Magbasa nang higit pa: Mga mananaliksik na nag-aaral ng potensyal na bakuna ng kolesterol »

Ang pag-asa sa pagsasanay ng mga computer upang mahulaan ang haba ng buhay

Ang maliit na sukat ng pag-aaral ay iniwan ng mga mananaliksik na hindi matukoy ang batayan ng mga hula ng computer, ay ilalapat ang parehong modelo sa libu-libong mga imahe CT.

"Ang malawak na data ay mahalaga para sa pagsasanay ng mga sistema ng malalim na pag-aaral upang makagawa ng tumpak na mga hula," sabi ni Robert Hudyma, MSc, na propesor ng propesor sa Ryerson University's School of Information Technology Management.

Si Hudyma, na hindi nauugnay sa pag-aaral, ay nagpahayag na ang isang kumpanya na tinatawag na Enlitic ay nagsanay ng sistemang AI nito sa higit sa 17, 000 mga X-ray sa dibdib upang "magpatingin sa mga kanser na may higit na katumpakan kaysa radiologist o oncologist. "

AdvertisementAdvertisement

" Anong ginagawa ng Enlitic ang pagpapabuti ng diagnosis ng tumor, na may potensyal na mag-save ng mga buhay, "sabi niya. "Ang mga katulad na gawain ay nagsisimula upang kumuha ng isang larawan ng isang sugat sa balat na may isang smartphone at mahalagang i-diagnose ang iba't ibang mga kondisyon ng balat gamit ang isang neural network sa halip ng isang dermatologist. "

Magbasa nang higit pa: Ang mga stem cell ba ang sagot sa pagdadala ng mga tao mula sa patay? »Pag-iingat sa pag-iingat laban sa peligro sa privacy

Tulad ng impormasyon sa genetiko, ang paggamit ng AI upang mahulaan ang mga problema sa kalusugan sa hinaharap at haba ng buhay ay nagtataas ng mga etikal na alalahanin, kabilang ang kung paano maaaring maling magamit ang naturang data ng mga employer at mga tagaseguro.

Gayunpaman, may mga pangunahing potensyal na benepisyo ng paggamit ng AI upang mahuli ang mga sakit nang maaga, sinabi ni Palmer. "Ang pag-iwas ay halos palaging mas mura kaysa sa lunas, kaya ang mga tagatangkilik at mga tagapag-empleyo ay magkakaroon ng pinansiyal na interes sa mga hakbang sa pagpopondo na nagpapanatili ng malusog na mga indibidwal.

"Kahit na may mga lehitimong alalahanin tungkol sa maling paggamit ng pribadong medikal na data, walang mga etikal na isyu na tiyak sa data na aming binubuo," sabi ni Palmer. "At sa tingin namin na ang uri ng diskarte namin na gumanyak ay magkakaroon ng mga benepisyo na malayo lumamang sa anumang panganib na may kaugnayan sa privacy. "

AdvertisementAdvertisement

Ngunit huwag ninyong asahan ang karaniwang taunang pag-scan ng CT anumang oras sa lalong madaling panahon. Napag-alaman ng kamakailang pagtatasa na ang pagkakalantad sa radyasyon mula sa maraming di-kinakailangang pag-scan sa katawan ay makabuluhang nagdaragdag ng panganib ng kanser Gayunpaman, ang isang iisang pag-scan ay karaniwang itinuturing na ligtas.