L'adozione del AI nella diagnosi e nella prognosi della malattia ha potuto contribuire a prolungare le vite della gente

L'approvazione di intelligenza artificiale nella diagnosi e nella prognosi della malattia ha potuto contribuire a prolungare le vite della gente mentre fornendo il risparmio significativo per NHS.

Ciò è secondo i ricercatori dall'università di Cardiff che hanno fornito la prova coercitiva che indica ai vantaggi che le tecniche avanzate possono portare alle valutazioni del rischio in pazienti.

In un nuovo studio pubblicato in PLOS UNO, il gruppo dei ricercatori ha dimostrato come l'intelligenza artificiale può fornire una prognosi ugualmente accurata ed affidabile per i pazienti la malattia cardiovascolare, confrontato ai metodi tradizionali.

Le tecniche che di apprendimento automatico hanno usato non hanno richiesto competenza o l'interazione umana e quindi ha sormontato un grave ostacolo importante nel trattamento.

Il co-author del professor Craig Currie di studio, dalla scuola di medicina dell'università di Cardiff, ha detto: “Se possiamo raffinare questi metodi, permetteranno che noi determiniamo molto più presto quella gente che richiede le misure preventive. Ciò prolungherà le vite della gente e conserverà le risorse di NHS.„

In un'era adi medicina basata a prova, l'uso delle statistiche si è trasformato in in una parte cruciale di stima dei rischi di determinati tipi di malattie.

Tradizionalmente, i clinici e gli statistici si sono avvicinati a questo compito manualmente sviluppando le equazioni matematiche. Tuttavia, l'intelligenza artificiale fornisce le tecniche che possono scoprire le associazioni complesse nei dati.

“Sebbene già abbiamo metodi di previsione affidabili la gente secondo il loro grado di rischio di eventi seri del cuore, modi di promesse di intelligenza artificiale nuovi di consultazione i dati e della probabilità della classificazione del rischio più affidabile,„ il professor Currie è continuato.

Nel loro studio, il gruppo trialed una tecnica conosciuta come la programmazione genetica (GP) - un metodo ispirato da evoluzione in natura con cui i programmi informatici sono codificati come insieme dei geni che poi iteratamente sono modificati o evoluti.

Il GP è vantaggioso sopra gli algoritmi prodotti dagli esseri umani in quanto diminuisce di sbieco e la possibilità dell'errore umano, mentre allo stesso tempo tiene conto c'è ne cambia nell'ambiente da integrare automaticamente nelle formule matematiche.

Un vantaggio di questo approccio particolare è che le associazioni complesse scoperte da intelligenza artificiale dai dati possono essere rese trasparenti ai clinici, significanti che non c'è necessità per loro di divergere dalla loro pratica attuale.

Nello studio il gruppo ha usato il GP per valutare i rischi futuri di evento cardiovascolare, quali la morte cardiovascolare, il colpo non fatale o l'infarto miocardico non fatale, dentro oltre 3.800 pazienti cardiovascolari, invecchiati 19-83, sugli anni 10.

Gli algoritmi di apprendimento automatico hanno usato complessivamente 25 preannunciatori catturati dai dati pazienti, compresi l'età, sesso, BMI, l'alcool ed uso e pressione sanguigna di fumo.

I risultati hanno indicato che gli algoritmi di apprendimento automatico potrebbero eseguire in modo paragonabile ai metodi tradizionali quando predicono il rischio si è associato con i diversi pazienti.

Co-author del professor Irena Spasi di studio? , dal banco dell'università di Cardiff dell'informatica e dell'informatica, ha detto: “La capacità di interpretare le soluzioni offerte dall'apprendimento automatico finora ha tenuto la tecnologia indietro in termini di integrazione in pratica clinica.

“Tuttavia, alla luce della rinascita recente delle reti neurali, è importante non rivestire riga altri metodi di apprendimento automatico, particolarmente quelli che offrono la trasparenza quali gli alberi genetici di decisione o di programmazione. Dopo tutto, stiamo guardando per usare l'intelligenza artificiale aiutare gli esperti umani e non catturarli dall'equazione complessivamente.„

Sorgente: http://www.cardiff.ac.uk/