Технологічний гігант Alphabet Inc. Google (GOOGL) вже деякий час намагається зробити вхід у простір охорони здоров’я, і зусилля, схоже, окупаються. Google стверджує, що створила систему, яка здатна прогнозувати різні результати для пацієнтів, включаючи тривалість, яку люди можуть потребувати госпіталізації, їх шанси на реадмісію та шанси на смерть. Цей прорив під назвою «Медичний мозок» може дати Google абсолютно новий ринок для дослідження.
Bloomberg повідомляє про тематичне дослідження жінки, що страждає на рак молочної залози пізньої стадії, якій було надано шанс виживання 9, 3% стандартними методами обчислення лікарні, тоді як прогнозний аналіз Google дав їй 19, 9% шансу померти під час перебування в лікарні. Пацієнт пішов з життя протягом кількох днів, підсилюючи претензії Google щодо надання кращого механізму прогнозування системою.
У травневому виданні наукового журналу Nature команда Google описала свою методологію прогнозування: «Ці моделі перевершували традиційні, клінічно використовувані прогнозні моделі у всіх випадках. Ми вважаємо, що цей підхід може бути використаний для створення точних та масштабованих прогнозів для різних клінічних сценаріїв ». Дослідження підкреслює використання нейронних мереж у галузі охорони здоров’я. Нейронна мережа - це форма програмного забезпечення штучного інтелекту (AI), побудованого на мозку та нервовій системі людини, яка покладається на використання даних для автоматичного навчання та вдосконалення при виявленні базових відносин.
Як працює інструмент Google
Лікарі, лікарні та інші медичні працівники роками борються за те, щоб краще підтримувати та узагальнювати медичні дані для пацієнта. Однак, незважаючи на використання передових систем зберігання даних, призначених для використання в лікарнях, успіх був різним.
Наявні звіти вказують, що система Google для такого прогнозного аналізу працює на просіюванні тонн точок даних, щоб досягти висновку. У наведеному вище випадку алгоритм Google проаналізував 175 639 точок даних, щоб зробити свій висновок. Потужність Google для читання даних у різноманітних формах - включаючи рукописні замітки, збережені у форматі PDF, старі діаграми та медичні звіти - у поєднанні зі швидкістю обробки є реальною зміною ігор. Алгоритм також демонструє, які точки даних були найбільш корисними для досягнення висновку.
Хоча сучасні прогнозні моделі витрачають близько 80% свого часу на розвідку та представлення даних, підхід Google уникає цього вузького місця.
