私たちの死亡率は難しいテーマになる可能性があります。この情報が入手できたら、自分がいつ死ぬか知りたいと思いますか?特定の日付ではないかもしれませんが、中年になる前に死ぬ準備ができているかどうか知りたいですか?
たとえば、私にとって、これは非論理的です。特に知りたいわけではありませんが、すでに困難を乗り越えた友人がいます。彼は癌サバイバーです。それで彼のチャンスは増えた。アルゴリズムを表示する 人工知能 現在では、早期死亡をより正確に判断できるようになりました。私の状況を定義するのは簡単かもしれませんが、それは次の人の状況ではないかもしれませんが、 AIはまだ有能だ これは、現在の方法よりも正確に決定できます。
人工知能は早期死亡をより正確に予測します
英国ノッティンガム大学の疫学とデータサイエンスの助教授スティーブン・ウォン博士率いる医学研究者らは、英国の50万人以上の健康データを評価するAIシステムを訓練した。 彼らは予測を利用して、人々が慢性疾患による早期死亡のリスクが高いかどうかを確認しました。
先ほども言いましたが、私の友人は6年前にガンを患いました。 10年前、AIは私がこの病気になること、あるいは病気で早死にする可能性が高いことを予測できたでしょうか?
ウィング氏によると、AIの早死予測は従来の方法よりも「はるかに正確」だったという。
早期死亡の確率を評価するために、「ディープラーニング」と「ランダムフォレスト」という 2 種類の人工知能が使用されています。深層学習は、コンピューターが多層情報処理ネットワークを使用して例から学習するときに発生します。ランダム フォレストは、複数のツリー状モデルを組み合わせて同じものを識別します。
次に、深層学習とランダム フォレスト手法の結果を、早期死亡を特定するために使用される標準アルゴリズムであるコックス モデルと比較しました。
英国バイオバンクのオープンアクセス データベースからの遺伝的、身体的、健康データは、研究者によって 14500 つのモデルを使用して評価されました。このデータベースには、2006 年から 2016 年までに死亡した約 XNUMX 人が含まれており、そのほとんどが癌、心臓病、呼吸器疾患でした。
3つのアルゴリズムによると、年齢、性別、喫煙歴、過去のがん診断は、人が早死にするかどうかを判断する際の重要な変数だった。
しかし、アルゴリズムは他の変数を異なる方法で調べました。コックスモデルは人種と身体活動に焦点を当てていましたが、AIはそうではありませんでした。
AIランダムフォレストは、脂肪率、腹囲、果物や野菜の摂取量、肌の色調を重視しました。ディープラーニング AI は、仕事に関連した危険や大気汚染への曝露を調べ、アルコール摂取や一部の薬物摂取も考慮しました。
76 つのアルゴリズムを比較すると、ディープラーニングが最も正確でした。研究65年間に死亡した人の44パーセントを正確に特定した。ランダム フォレストは XNUMX パーセントの人々に対して正確でしたが、コックス モデルは約 XNUMX パーセントの人々に対して正確でした。
人工知能は信頼できる
AI が医療結果を正確に予測したのはこれだけではありません。アルツハイマー病、自閉症、糖尿病、心臓発作、脳卒中の初期兆候を特定するために使用されています。
AI が早期死亡を正確に予測できることがわかったところで、今後どうなるでしょうか?これは、やりたいことリストを実装するために知りたいことですか? AI にあなたの早期死亡の可能性を教えてもらいたいですか?これに関するご意見を以下のコメントに追加してください。
