edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

prom.robogeek.ru

все о промышленной робототехнике

Основное меню
Категории новостей

Искуccтвенный интеллект научили предсказывать риск смерти

Искусственный интеллект все чаще применяют в медицине для помощи в постановке диагноза, анализа рентгеновских снимков и кардиограмм, определения индивидуальных рисков. Научные сотрудники российской компании Gero и МФТИ обучили нейросети предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера.

Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Старение с биологической точки зрения — это увеличение риска болезней и смерти с каждым прожитым годом: в среднем они удваиваются каждые восемь лет. При этом у двух отдельных людей с одинаковой датой рождения биологический возраст может отличаться больше, чем на десяток лет. Поэтому исследования по замедлению старения делятся на два важных направления: своевременная диагностика возрастных изменений и их терапия.

Рассказывает Петр Федичев, заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero: «Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы — достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером».

Искусственный интеллект уже применяют в анализе кардиограмм, в диагностике болезней легких по рентгеновским снимкам, с его помощью определяют биологический возраст по данным компьютерной томографии, ставят диагноз и предсказывают риски смертности по медицинским историям болезни. Ученые использовали возможности этой технологии, чтобы создать удобный инструмент мониторинга, который может оценить общее состояние организма человека и следить за изменением уровня риска еще до того, как тот сдаст какие-либо анализы.

В работе исследователи опирались на медицинские данные 10 000 человек, собранные в 2003-2006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. В базе данных содержится информация о том, как люди с разным состоянием здоровья двигались во время непрерывного ношения фитнес-трекера: как часто переходили от движения к состоянию покоя, сколько шагов прошли, какая интенсивность физических нагрузок была максимальной. С помощью алгоритмов глубокого обучения нейронную сеть научили выявлять неблагоприятные тенденции: связывать определенные паттерны, повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов. Искусственный интеллект отлично справился с задачей: выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст точнее, чем традиционные методы, применяемые в исследованиях старения.

Ученые рассчитывают, что разработанный ими алгоритм будет полезен медицинским организациям и страховым компаниям, которые смогут дистанционно выявлять людей из группы риска и оптимизировать работу с ними. В компании разработали прототип мобильного приложения на основе алгоритма, Gero Lifespan, бета-версию которого уже можно установить на смартфон.

Теги: МФТИ, Gero, ИИ

Комментарии

(0) Добавить комментарий


Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Новые инвестиции позволят Blue Ocean Robotics продолжить разработку роботов для сферы услуг
Юрий Хамуков
12.12.2019
10:58:28
Судя по представленным на фото устройствам Blue Ocean Robotics они могут что-то из медоборудования перемещать по помещениям одного этажа и с гладким полом...
10 основных навыков, необходимых для робототехников
Гость
30.11.2019
11:17:11
По какому предмету ОГЕ или ЕГЭ сдавать на инженер робототехника