Képes-e az mesterséges intelligencia előre jelezni a halál bekövetkeztét?
Romokban az élete: havi 130 ezerből nyomorog a párjával a Honvéd legendás focistája
A Nature's Communications Medicine című szaklapban közzétett kutatás alapján a meglévő betegadatokon alapuló gépi tanulási modellek meglepően nem tudták azonosítani a kórházban bekövetkező halálesetekhez vezető sérülések körülbelül 66%-át. Ezt az Axios hírportál jelentette.
Az amerikai kórházak egyre gyakrabban használnak olyan eszközöket, amelyek a mesterséges intelligencia egy olyan részterületét használják, amelyek folyamatosan tanulnak és alkalmazkodnak, ha új adatokat kapnak.
A Health Affairs című szaklapban nemrégiben közzétett külön tanulmány szerint az amerikai kórházak mintegy 65 százaléka használ mesterséges intelligenciával támogatott előrejelző modelleket, leggyakrabban a fekvőbetegek egészségi állapotának alakulására.
A kutatók több, az orvosi szakirodalomban gyakran idézett, a betegek állapotromlásának előrejelzésére használt gépi tanulási modellt vizsgáltak meg, és nyilvánosan elérhető adatsorokat tápláltak be velük az intenzív osztályokon fekvő vagy rákos betegek egészségi állapotáról és mérőszámairól.
A kutatók ezt követően különböző teszteseteket alakítottak ki a modellek számára, hogy felmérjék, miként képesek előre jelezni a lehetséges egészségügyi problémákat és kockázati pontszámokat, amennyiben bizonyos betegmetrikus adatokat módosítottak az alapul szolgáló adathalmazon.
A kórházi halálozási kockázatok előrejelzésére kifejlesztett modellek csupán a betegek sérüléseinek 34%-át tudták pontosan azonosítani - derül ki egy friss tanulmányból. Ez arra utal, hogy a pusztán adatvezérelt megközelítések nem elegendőek a teljes kép megértéséhez.
A nagyméretű nyelvi modellek potenciálisan jelentős előnyöket nyújthatnak az orvostudomány területén, különösen, ha kifejezetten orvosi szakirodalom alapján képezzük őket. Azonban a legfrissebb kutatások rávilágítanak arra, hogy még további vizsgálatok szükségesek a megbízhatóságuk értékeléséhez, mielőtt széles körben bevezetnék őket klinikai alkalmazásokba.
