죽을 때 컴퓨터가 알려줄 수 있습니까?

죽을 때 컴퓨터가 알려줄 수 있습니까?

모두가 올 것이다 시간이 많은 불안 할 때 모르고 있지만, 죽음의 전망에 직면하게된다. 이제 연구자들은 사람의 죽음을 더 정확하게 예측할 수있는 능력 인 인공 지능의 불안한 혜택을 밝혀 냈습니다.

PLOS One에 게시 된 불안한 연구 는 40 세에서 69 세 사이 영국의 50 만 명이 넘는 사람들의 건강 데이터를 10 년 동안 조사하고 조기 사망 가능성을 평가 한 연구원 교육 알고리즘의 결과입니다. 2006-2010 년 (2016 년까지 추적 조사) 동안 암과 다른 질병으로 인해 거의 14,500 명이 사망했습니다.

연구 결과를 이끌어 낸 노팅엄 대학교 (University of Nottingham) 역학 및 데이터 과학 부교수 인 Dr. Evans는 "결과 통계치를 코호트의 사망률 데이터에 매핑했다. Stephen Weng는 성명서 에서 말했다 . "우리는 기계 학습 알고리즘이 사람 전문가가 개발 한 표준 예측 모델보다 사망 예측에 훨씬 더 정확하다는 것을 발견했습니다."

조기 사망률을 이해하려는 노력을 돕기 위해 Weng과 그의 연구팀은 두 가지 유형의 AI를 조사했습니다. 첫 번째는 '심층 학습 (deep-learning)'으로 알려져 있습니다. 정보 중심 네트워크가 컴퓨터가 과거의 사례를 통해 학습하는 데 도움이됩니다. 두 번째는 '임의의 숲'으로, Live Science 보고서 는 "가능한 여러 결과를 고려하기 위해 여러 개의 나무와 같은 모델을 결합 할 수 있습니다." 그들은 두 개의 서로 다른 인공 지능 모델의 결론을 인용하여 인공 지능 모델의 수익률이 월등히 우수하다는 점을 발견하고 더 일반적으로 사용되는 '콕스 회귀'(나이와 성별을 기준으로 함)와 비교했습니다.

심층 학습 알고리즘은 사망 한 피실험자 중 76 퍼센트를 올바르게 예측했으며, 임의의 포리스트 알고리즘은 64 퍼센트를 기록했습니다. Cox 모델은 사망 한 사람의 44 % 만 정확하게 파악했습니다.

다른 알고리즘은 체지방, 혈압 및 음식 소비 (임의의 산림), 직장 관련 위험, 대기 오염 및 알코올 섭취 (기계 학습)와 같은 다양한 요인을 사용했습니다. 민족성이나 신체 활동과 같은 요소에 크게 의존 한 Cox 모델은 궁극적으로 열등한 것으로 판명되었습니다.

"우리는 기계 학습을 통해 조기 사망 위험을 예측할 수있는 독창적이고 총체적인 접근법을 개발함으로써이 분야에서 중요한 발전을 이루었습니다."라고 Weng 박사는 성명에서 덧붙였다. "이것은 컴퓨터를 사용하여 각 개인에 대한 다양한 인구 통계, 생체 인식, 임상 및 생활 양식 요소, 하루에 과일, 야채 및 고기 섭취량을 고려한 새로운 위험 예측 모델을 구축합니다.

컴퓨터가 귀하의 시간을 알 수 있다고 생각하는 것이 불안정 할 수도 있지만, 더 많은 사람들이 더 오래 살고 더 나은 삶을 살기 위해 자신의 라이프 스타일에 대해 무엇을 바꾸고 싶어하는지 알기 때문에 예방적인 의료는 인기가 높아질 것입니다. .

"건강 결과를 더 잘 예측하기 위해 'AI'또는 '기계 학습'을 사용할 가능성에 대한 관심이 높아지고 있다고 노팅엄 대학 조 카이 (Joe Kai) 교수는 성명서에서 밝혔다. "어떤 상황에서는 도움이 될 수도 있고 그렇지 않을 수도 있습니다.이 특별한 경우에는 신중한 튜닝을 통해 이러한 알고리즘이 유용하게 예측을 향상시킬 수 있다는 것을 보여주었습니다."

웽 (Weng)은 카이 (Kai)의 감정을 되풀이하면서 인류를 돕기 위해 수년간 작업이 진행되고 있다고 덧붙였다.

"예방 건강 관리는 심각한 질병 퇴치에 우선 순위가 높아지고 있으므로 우리는 일반인들에게 전산화 된 건강 위험 평가의 정확성을 향상시키기 위해 수년간 노력 해왔다"고 덧붙였다. "대부분의 응용 분야는 단일 질병 영역에 초점을 맞추지 만 여러 다른 질병 결과로 인한 사망 예측은 매우 복잡합니다. 특히 환경 및 개별 요인에 영향을 미칠 수 있습니다."

수명이 길어질뿐만 아니라 예방적인 의료 서비스에도 경제적 이점이 있습니다. 외과 의사 는 "체중, 혈압, 포도당 및 콜레스테롤 위험 요소를 1 % 줄이면 1 인당 의료비가 83 달러에서 103 달러 절감 될 것"이라는 백서 를 발표 했으며 고혈압이 5 % 감소하면 25 달러 5 년 동안 10 억

"Milken Institute의 연구에 따르면 피할 수있는 위험 요인을 완만하게 감소 시키면 2023 년까지 노동 공급 및 효율성면에서 연간 1 조 달러 이상의 이익을 얻을 수 있다고합니다.