Ученые Стенфорда разработали «Калькулятор смерти»

Москва, 18:05, 21 Янв 2018, редакция FTimes.ru, автор Сергей Кузнецов.

«Калькулятор смерти», разработанный в Стенфордском университете теперь может точно ответить на вопрос: «Когда я умру?».

Новая система искусственного интеллекта (ИИ) Deep Learning AI может обеспечить инновационное развитие в области паллиативной помощи. Исследователи из Стендфордского университета протестировали новый алгоритм ИИ, который может помочь больницам улучшить паллиативное медицинское обслуживание для больных раком и пациентов с терминальными заболеваниями.

Как работает «Калькулятор смерти»

Алгоритм, основанный на глубокой нейронной сети, может анализировать важные медицинские записи или электронные медицинские отчеты о признанных неизлечимо больными пациентах, чтобы знать, могут ли они получить облегчение от паллиативной помощи.

Алгоритм может прогнозировать дату смерти больного от 3 до 12 месяцев и использовать этот прогноз для направления пациентов на паллиативную помощь. Подобные прогнозы могут позволить группе паллиативной помощи в больнице не полагаться на многолетние истории болезней от лечащих врачей.

Предыдущие исследования показали, что примерно 80 процентов американцев хотели бы провести свои последние дни дома, но только 20 процентов могут это сделать. На самом деле неизлечимо больные пациенты часто получают агрессивную медицинскую помощь в свои предсмертные дни, а не выполняют свои желания в конце жизни.

Улучшение паллиативной помощи

В последние годы в США улучшилась способность больниц оказывать паллиативную помощь. Однако в исследовании говорится, что только 7-8 процентов пациентов на самом деле получают ее.

Такие проблемы, как отсутствие специалистов по паллиативной помощи, анализирующих каждое из данных пациента, общий неоправданный оптимизм врачей по прогнозу пациента и продолжительности жизни, способствуют этой проблеме. Именно здесь приходит алгоритм Deep Learning AI.

«Масштабы доступных данных позволили нам построить модель прогнозирования смертности от всех причин, а не только по конкретным заболеванием или демографическим», — говорит Ананд Авати из Отделения компьютерных наук Стэнфордского университета.

Техника глубокого обучения

Используемый метод обучения, называемый алгоритмом глубокого обучения, использует нейронные сети для фильтрации и анализа большого объема данных.

Исследование приблизилось к прогнозу смертности, будучи агностиком к типу болезни, возрасту пациента, тяжести состояния и способно определить срок смерти в течение 12 месяцев.

Для конкретного исследования исследователи проанализировали два миллиона записей взрослых и детей. Они идентифицировали 200 000 пациентов для исследования и анализировали их системой для прогнозирования смертности.

Для пилотного исследования алгоритму было поручено предсказать дату смерти каждого из 160 000 пациентов в течение 12 месяцев с определенной даты. Ученые смогли обучить систему прогнозированию смертности пациентов в течение следующих 3-12 месяцев.

Затем алгоритм оценил данные оставшихся 40 000 пациентов и смог точно предсказать наступление смерти в течение 3-12 месяцев в девяти из 10 случаев.

Большинство пациентов, у которых алгоритм определил низкую вероятность смерти, проживали более года.

«Мы хотим удостовериться, что самые больные пациенты и их семьи получают возможность сообщить о том, что они хотят, прежде чем они станут тяжело больными», — говорит Кен Юнг, медицинский исследователь.

Результаты исследования «Улучшение паллиативной помощи с глубоким обучением» публикуются на сервере preprint Arxiv.