نشرت شركة DeepMind وهي شركة أبحاث AI في المملكة المتحدة المملوكة لشركة Google خطاب بحث في مجلة Nature التي تناقش فيها أداء نموذج التعلم العميق للتنبؤ باستمرار بالاحتمالية المستقبلية لمريض يطور حالة تهدد حياته تسمى إصابة في الكلى الحادة (AKI).
تقول الشركة إن نموذجها قادر على التنبؤ بدقة بأن المريض سيطور AKI ضمن نافذة قابلة للتنفيذ سريريًا قبل 48 ساعة.
في مدونة بعد مراعاة البحث يحتل DeepMind Deevs على أنه اختراق - قائلاً إن الورقة توضح أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يتنبأ بأحد الأسباب الرئيسية لإلحاق الأذى بالمريض الذي يمكن تجنبه قبل يومين من حدوثه.
هذا هو أكبر بحث عن الرعاية الصحية لفريقنا ويضيف ويضيف مما يدل على عدم وجود تدهور أكثر فعالية فحسب ولكن في الواقع يتنبأ به قبل حدوثه. br> ليس ليا ST أن البيانات المستخدمة لتدريب النماذج المنحرفة بأغلبية ساحقة الذكور: 93.6 ٪. وذلك لأن DeepMind’s AI تم تدريبها باستخدام بيانات المريض التي توفرها وزارة الشؤون المخضرمة الأمريكية (VA).
تنص ورقة البحث على أن الإناث تتألف من 6.38 ٪ فقط من المرضى في مجموعة بيانات التدريب. يلاحظ أنه كان أداء النموذج أقل بالنسبة لهذا الديموغرافي دون أن يقول مدى انخفاض. نسبة النساء السود في مجموعة بيانات التدريب. (يشير المنطق إلى أنه من المحتمل أن يكون أقل من 6.38 ٪) ٪ من جميع AKI في وقت مبكر في الرجال 56 ٪ لهؤلاء المرضى حيث كان الجنس معروفا. وأكدت أن الأداء النموذجي كان أعلى على المرضى الأمريكيين من أصل أفريقي - 60.4 ٪ من AKIS تم اكتشافها مبكرًا مقارنة بـ 54.1 ٪ لجميع الأعراق الأخرى في الإجمالي.
هذا البحث هو مجرد خطوة أولى كما أكدت. لكي ينطبق النموذج على عموم السكان هناك حاجة إلى بحث مستقبلي باستخدام عينة أكثر تمثيلا من عامة السكان في البيانات التي يتم اشتقاق النموذج منها.
مجموعة البيانات تمثل السكان VA ونحن نقر بأن هذه العينة لا تمثل سكان الولايات المتحدة. كما هو الحال مع جميع نماذج التعلم العميقة ستحتاج إلى مزيد من البيانات من مصادر أخرى قبل استخدامها على نطاق أوسع. دراسات الملاحظة قبل أن نستكشف كيف يمكننا إجراء دراسة تدخلية محتملة لفهم كيف يمكن للتنبؤ أن يؤثر على نتائج الرعاية في بيئة سريرية.
للقيام بهذا النوع من العمل نحتاج إلى النوع الصحيح من البيانات وأضاف. يستخدم VA نفس نظام EHR [Electronic Health Records] (المعترف به على نطاق واسع كواحد من أكثر EHRs شمولية) في جميع مستشفياتها ومواقعها مما يعني أن مجموعة البيانات شاملة للغاية ونظيفة ونظيفة.
إذن ما هي ورقة البحث 'اختراق' من DeepMind بدقة هو العلاقة العاكسة بين مخرجات الذكاء الاصطناعى ومدخلات التدريب. التكنولوجيا التي هي الملك. إنه يمكن الوصول إلى مجموعات البيانات التمثيلية وهو مفتاح-هذا هو المكان الذي تكمن فيه القيمة الحقيقية. السكان لتطوير أسماء الرعاية الصحية المملوكة للجمهور. الذي قاد المراجعة لخصها في تعليقات على Guardia
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
