Google szkoli AI, aby przewidywać, kiedy umrze pacjent

Kobieta z późnym rakiem piersi przybyła do szpitala miejskiego, a płyny już zalały jej płuca. Widziała dwóch lekarzy i zrobiła skan radiologiczny. Komputery szpitala odczytały jej parametry życiowe i oszacowały procent 9.3, że umrze podczas swojego pobytu.

Potem przyszła kolej na Google. Nowy typ algorytmu stworzony przez firmę odczytał informacje o kobiecie - 175,639 19.9 punktów danych - i pozwolił oszacować ryzyko jej śmierci: XNUMX proc. Zmarła w ciągu kilku dni.

Wstrząsający opis śmierci niezidentyfikowanej kobiety został opublikowany przez Google w maju w badaniach podkreślających potencjał zdrowotny sieci neuronowych, formy oprogramowania do sztucznej inteligencji, która szczególnie dobrze wykorzystuje dane do automatycznego uczenia się i ulepszania. Google stworzyło narzędzie, które może prognozować wiele wyników leczenia pacjentów, w tym długość pobytu w szpitalu, szanse na ponowne przyjęcie i szanse, że wkrótce umrą.

Tym, co najbardziej zaimponowało ekspertom medycznym, była zdolność Google do przesiewania danych wcześniej niedostępnych: notatek zakopanych w plikach PDF lub zapisanych na starych mapach. Sieć neuronowa pochłonęła wszystkie te niesforne informacje, a następnie wypluła prognozy. I zrobił to znacznie szybciej i dokładniej niż istniejące techniki. System Google pokazał nawet, które zapisy doprowadziły go do wniosków.

Szpitale, lekarze i inni pracownicy służby zdrowia od lat starają się lepiej wykorzystywać zapasy elektronicznej dokumentacji medycznej i innych danych pacjentów. Więcej informacji udostępnionych i wyróżnionych we właściwym czasie mogłoby uratować życie - a przynajmniej pomóc pracownikom medycznym spędzić mniej czasu na pracy papierkowej, a więcej na opiece nad pacjentem. Jednak obecne metody pozyskiwania danych dotyczących zdrowia są kosztowne, uciążliwe i czasochłonne.

Nigam Shah, profesor nadzwyczajny na Uniwersytecie Stanforda, który jest współautorem artykułu badawczego Google'a, poświęca 80 procent czasu spędzonego na dzisiejszych modelach predykcyjnych. opublikowany w czasopiśmie Nature. Podejście Google unika tego. „Możesz dorzucić zlew kuchenny i nie martwić się o to” - powiedział Shah.

Następnym krokiem Google jest przeniesienie tego systemu predykcyjnego do klinik, powiedział w maju Bloomberg News szef AI Jeff Dean. Dział badań zdrowotnych Dean - czasami nazywany Medical Brain - pracuje nad mnóstwem narzędzi sztucznej inteligencji, które mogą przewidywać objawy i choroby z taką dokładnością, która spotyka się z nadzieją i niepokojem.

W firmie jest wiele emocji związanych z inicjatywą. „W końcu znaleźli nową aplikację dla sztucznej inteligencji, która ma obietnicę komercyjną” - mówi jeden z pracowników Google. Odkąd w 2016 roku firma Alphabet Inc. Google ogłosiła, że ​​jest „pierwszą firmą zajmującą się sztuczną inteligencją”, znaczna część jej pracy w tym obszarze została skierowana na ulepszenie istniejących usług internetowych. Postępy zespołu Medical Brain dają Google szansę wejścia na zupełnie nowy rynek - coś, co współzałożyciele Larry Page i Sergey Brin wielokrotnie próbowali.

Oprogramowanie w służbie zdrowia jest obecnie w dużej mierze kodowane ręcznie. W przeciwieństwie do tego podejście Google, w którym maszyny uczą się samodzielnie analizować dane, „może przeskoczyć wszystko inne” - powiedział Vik Bajaj, były dyrektor w Verily, oddziale Alphabet opieki zdrowotnej i dyrektor zarządzający firmy inwestycyjnej Foresite Capital. „Rozumieją, jakie problemy warto rozwiązać” - powiedział. „Przeprowadzili już wystarczająco dużo małych eksperymentów, aby dokładnie wiedzieć, jakie są owocne wskazówki”.

Dean przewiduje, że system AI kieruje lekarzy w kierunku określonych leków i diagnoz. Inny badacz Google stwierdził, że w istniejących modelach brakuje oczywistych zdarzeń medycznych, w tym tego, czy pacjent miał wcześniej operację. Osoba opisała istniejące ręcznie kodowane modele jako „oczywistą, gigantyczną przeszkodę” w opiece zdrowotnej. Osoba proszona o nieujawnianie tożsamości podczas omawiania prac w toku.