Гадалки и кукушки — вчерашний день. Сегодня модно предсказывать свою смерть с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Надо признать, что он справляется с этой задачей все лучше и лучше.

Впрочем, случайности вроде известного кирпича на голову, ИИ пока еще учитывает плохо, но это ему можно простить. Зато преждевременную смерть от хронических болезней компьютер видит отлично.

Программу разработали специалисты из Ноттингемского университета. Для создания алгоритма были использованы данные о состоянии здоровья более полумиллиона человек в возрасте от 40 до 69 лет, собранные в Биобанк Великобритании за период с 2006 по 2010 год. Затем исследователи попытались предсказать, кто из этих людей умрет на определенный момент 2016 года.

Прогноз осуществляли с помощью сразу трех алгоритмов. Ученые хотели сравнить эффективность новой программы с эффективностью двух других моделей — стандартного теста известного как модель Кокса и более простого алгоритма ИИ под названием «случайный лес».

Все три модели принимали во внимание такие факторы, как возраст, пол, история курения и возможный диагноз рака. Однако модель Кокса в значительной степени опиралась на данные об этнической принадлежности и физической нагрузке, а две другие — нет.

Модель «случайного леса» больше фокусировалась на окружности талии, процентном содержании жира в организме, рационе питания и тонусе кожи, в то время как новая модель акцентировала внимание на загрязнении воздуха, опасностях на работе, потреблении алкоголя и риске приема определенных лекарств.

Новый алгоритм машинного обучения вышел на первое место. Он правильно предсказал 76 % преждевременных смертей среди 14500 участников, которые умерли к моменту наблюдения в 2016 году. На втором месте оказалась модель «случайного леса» (64%) и еще больше отстала модель Кокса (44%).

Исследователи из Ноттингема полагают, что уже совсем скоро ИИ начнет играть жизненно важную в разработке стратегий персонального лечения, адаптируя управление рисками для отдельных пациентов. Дальнейшие исследования будут посвящены проверке алгоритмов искусственного интеллекта в других группах населения и способам внедрения ИИ-систем в обычное здравоохранение.