Российские ученые научили ИИ предсказывать продолжительность жизни
Российскими учеными разработана система, позволяющая искусственному интеллекту определять вероятность наступления у человека преждевременной смерти, используя данные фитнес-трекера.
Учеными МФТИ, совместно с биологическим стартапом Gero, использована база данных по проекту NHANES, в которую вошли показатели слежения за состоянием здоровья социальных и медицинских служб США. Объем информации включает несколько десятков тысяч медсестер и медицинских работников. Здесь так же собраны сведения о полном состоянии здоровье добровольцев, параллельно с информацией фитнес-трекера. Используя имеющиеся данные, ученые успешно провели обучение искусственного интеллекта. Сообщения из публикаций журнала Scientific Reports.
Российскими исследователями использована возможность нейронной сети отслеживать неблагоприятные тенденции. Пойдя обучение, искусственный интеллект успешно связывает периодично повторяющуюся последовательность движений с информацией по показателям анализов, где так же учитываются данные из медицинской истории. Следующим действием было выявление людей из группы, составляющей повышенный риск. На последнем этапе проходило определение риска их смерти.
Примером может служить демонстрация расчетов искусственным интеллектом, в которых отмечается, что у человека присутствует 50% риска умереть, если наблюдается заболевание диабетом. При условии занятий спортом, указанная вероятность отмечалась снижением на 15%.
Учеными МФТИ, совместно с биологическим стартапом Gero, использована база данных по проекту NHANES, в которую вошли показатели слежения за состоянием здоровья социальных и медицинских служб США. Объем информации включает несколько десятков тысяч медсестер и медицинских работников. Здесь так же собраны сведения о полном состоянии здоровье добровольцев, параллельно с информацией фитнес-трекера. Используя имеющиеся данные, ученые успешно провели обучение искусственного интеллекта. Сообщения из публикаций журнала Scientific Reports.
Российскими исследователями использована возможность нейронной сети отслеживать неблагоприятные тенденции. Пойдя обучение, искусственный интеллект успешно связывает периодично повторяющуюся последовательность движений с информацией по показателям анализов, где так же учитываются данные из медицинской истории. Следующим действием было выявление людей из группы, составляющей повышенный риск. На последнем этапе проходило определение риска их смерти.
Примером может служить демонстрация расчетов искусственным интеллектом, в которых отмечается, что у человека присутствует 50% риска умереть, если наблюдается заболевание диабетом. При условии занятий спортом, указанная вероятность отмечалась снижением на 15%.