Technologijų milžinės „Alphabet Inc.“ „Google“ (GOOGL) jau kurį laiką bando patekti į sveikatos priežiūros erdvę, ir atrodo, kad pastangos atsiperka. „Google“ teigia sukūrusi sistemą, galinčią numatyti įvairius pacientų gydymo rezultatus, įskaitant trukmę, kurią žmonėms gali tekti paguldyti į ligoninę, jų readmisijos ir mirties galimybes. Šis įvykis, pavadintas medicininėmis smegenimis, galėjo suteikti „Google“ visiškai naują rinką.
„Bloomberg“ praneša apie vėlyvos stadijos krūties vėžiu sergančios moters, kuriai ligoninės standartiniai skaičiavimo metodai suteikė 9, 3% išgyvenimo galimybę, atvejo tyrimą, o „Google“ prognozinė analizė suteikė jai 19, 9% galimybę mirti viešnagės ligoninėje metu. Pacientas mirė per kelias dienas, sustiprindamas „Google“ teiginius, kad jos sistema siūlo geresnį numatymo mechanizmą.
Gegužės mėn. Paskelbtame moksliniame žurnale „Nature“ „Google“ komanda aprašė savo prognozavimo metodiką: „Šie modeliai visais atvejais lenkė tradicinius, klinikoje naudojamus prognozavimo modelius. Manome, kad šis požiūris gali būti naudojamas kuriant tikslias ir keičiamas prognozes įvairiems klinikiniams scenarijams. “Tyrimas pabrėžia neuroninių tinklų naudojimą sveikatos priežiūros srityje. Neuroninis tinklas yra dirbtinio intelekto (PG) programinės įrangos, modeliuojamos pagal žmogaus smegenis ir nervų sistemą, forma, kuri remiasi duomenų naudojimu, kad automatiškai mokytųsi ir tobulėtų nustatant pagrindinius ryšius.
Kaip veikia „Google“ įrankis
Gydytojai, ligoninės ir kiti sveikatos priežiūros paslaugų teikėjai ilgus metus stengėsi geriau išlaikyti ir apibendrinti paciento medicininius duomenis. Nepaisant to, kad naudojamos pažangios duomenų saugojimo sistemos, skirtos ligoninėms, sėkmė buvo skirtinga.
Turimos ataskaitos rodo, kad tokios numatomos analizės „Google“ sistema veikia persijojant daugybę duomenų taškų ir gaunant išvadas. Aukščiau pateiktu atveju „Google“ algoritmas išanalizavo 175 639 duomenų taškus, kad padarytų išvadą. „Google“ gebėjimas skaityti įvairių formų duomenis, įskaitant ranka rašytas pastabas, išsaugotas kaip PDF rinkmenas, senas diagramas ir medicinines ataskaitas, kartu su jos apdorojimo sparta yra tikras žaidimų keitiklis. Algoritmas taip pat parodo, kurie duomenų taškai buvo naudingiausi darant išvadą.
Nors šių dienų prognozavimo modeliai maždaug 80% savo laiko praleidžia duomenų paieškai ir pateikimui, „Google“ metodas išvengia šios kliūties.
