Прогнозирование болезней и искусственный интеллект в медицине
Краткое изложение авторской публикации врача в сообществе «Врачи РФ» от .
В отрывке книги автор рассматривает применение больших данных и искусственного интеллекта для прогнозирования болезней и поддержки диагностики. По мнению автора, непрерывное наблюдение за индивидуальными показателями может помочь выявлять риск заболевания до появления симптомов. При этом алгоритмы должны дополнять традиционные методы анализа, а не заменять их.
Автор разбирает опыт Google Flu Trends: запущенный в 2008 году сервис переоценил распространение гриппа, а критики отмечали непрозрачность поисковых данных и недостаточную проверку алгоритма. В качестве другого примера автор приводит HealthMap, предсказавший вспышку лихорадки Эбола в Западной Африке в 2014 году на девять дней раньше Всемирной организации здравоохранения. В отрывке также описаны исследования машинного обучения для определения злокачественности биопсии при раке груди и прогнозирования выживаемости. Автор отмечает, что использование персональных данных в медицинском прогнозировании связано с вопросами конфиденциальности и этики.
Главное
- Автор связывает перспективы профилактики заболеваний с большими данными и непрерывным наблюдением за состоянием человека.
- Google Flu Trends запустили в 2008 году; сервис переоценил распространение гриппа.
- HealthMap предсказал вспышку лихорадки Эбола в Западной Африке в 2014 году на девять дней раньше Всемирной организации здравоохранения.
- В отрывке описано применение машинного обучения для определения злокачественности биопсии при раке груди.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация