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 [1] 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 [2] 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.