Máy tính AI có thể dự đoán chính xác 95% khi nào bạn chết?

Các nhà khoa học cho biết họ đã tìm ra cách dự đoán nguy cơ tử vong sớm với độ chính xác 95%

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí công nghệ và y học Mỹ PLOS ONE, đã xem xét dữ liệu sức khỏe của hơn nửa triệu người trong độ tuổi từ 40-69. Những người tham gia đã được tuyển dụng vào nghiên cứu thông qua Biobank, tài nguyên nghiên cứu sức khỏe di truyền dài hạn của Anh.

Theo truyền thống, các nhà khoa học đã dự đoán cái chết sớm bằng cách sử dụng các mô hình dựa trên tuổi và giới tính, được cho là có một hồ sơ yếu về tỷ lệ tử vong dự đoán. Nghiên cứu mới đã sử dụng các mô hình học máy AI được gọi là "rừng ngẫu nhiên" và "học sâu".

Nghiên cứu trước đây của cùng một đội ngũ của trường Đại học Nottingham đã tìm thấy bằng cách sử dụng các mô hình mới hơn dự đoán chính xác hơn về cái chết sớm do bệnh tim mạch so với các thuật toán dựa trên tuổi và giới tính mà các chuyên gia y tế hiện đang sử dụng.

Sử dụng máy học, máy tính, hệ thống AI có thể xây dựng dựa trên các dự đoán độ tuổi và giới tính, bằng cách khám phá dữ liệu sinh trắc học, lâm sàng và lối sống. Chỉ hơn 14.000 người trong nghiên cứu đã chết trong thời gian nghiên cứu từ năm 2006 đến 2010. Các nhà nghiên cứu đã có thể phân tích những cái chết đó bằng cách sử dụng dữ liệu về tỷ lệ tử vong từ Văn phòng Thống kê Quốc gia, cơ quan đăng ký ung thư quốc gia và "các đợt bệnh viện".

Khi họ so sánh kết quả với dự đoán AI, họ thấy mô hình của họ chính xác đến 95%.

Giấc mơ có thể dự đoán các nhịp sống của chính chúng ta đã được khám phá trong các lĩnh vực khoa học viễn tưởng trong nhiều thập kỷ. Các nhà khoa học của Đại học Nottingham cho biết việc có thể dự đoán ai có nguy cơ tử vong sớm có thể sớm trở thành hiện thực, nhờ những bước nhảy vọt trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI).

Nghiên cứu được công bố trong tuần này, tuyên bố các mô hình dự đoán AI mà họ sử dụng đã chứng minh đáng kể trong việc dự đoán tử vong sớm ở người trung niên so với các mô hình được thiết kế bởi các chuyên gia y tế của con người.

Tương lai của Trí tuệ nhân tạo có thể thay thế nhiều máy móc và hiểu về sức khỏe của chúng ta rõ ràng hơn so với các bác sĩ?

Các mô hình học máy thông minh cho phép các nhà nghiên cứu tính đến các yếu tố lối sống của người trung niên có thể góp phần gây ra cái chết sớm. Dự đoán truyền thống dựa trên nhân khẩu học - tập trung vào độ tuổi và giới tính.

Nhưng bằng cách sử dụng máy, các nhà nghiên cứu đã có thể đi sâu vào nhiều chi tiết - thậm chí có tính đến lượng rau mà một người có trong chế độ ăn uống của họ để dự đoán tỷ lệ tử vong của họ.

Các nhà nghiên cứu cho biết nghiên cứu này có tiềm năng được sử dụng để cải thiện việc chăm sóc sức khỏe trong tương lai để ngăn chặn những người chết trẻ khỏi bệnh mãn tính, như ung thư.

AI đang được ca ngợi như một cứu cánh tiềm năng trong lĩnh vực y học, khi các chuyên gia tìm cách giúp chúng ta sống lâu hơn, sống khỏe hơn và ngăn ngừa bệnh tật không cần thiết.

Nhưng các nhà phê bình lo ngại sự gia tăng của Dữ liệu lớn trong lĩnh vực y tế có thể dẫn đến rủi ro sức khỏe của chúng ta được sử dụng chống lại chúng ta bởi các công ty bảo hiểm .Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu dự đoán y học trong tương lai sẽ tập trung vào việc điều chỉnh chăm sóc sức khỏe cho từng bệnh nhân dựa trên hồ sơ rủi ro cá nhân của họ.

Nhà nghiên cứu chính của nghiên cứu, Trợ lý Giáo sư Dịch tễ học và Khoa học dữ liệu, Tiến sĩ Stephen Weng, cho biết nghiên cứu này có thể giúp chống lại cái chết sớm do bệnh mãn tính.

Chăm sóc y tế dự phòng là ưu tiên hàng đầu trong cuộc chiến chống lại các bệnh nghiêm trọng, vì vậy chúng tôi đã làm việc trong nhiều năm để cải thiện tính chính xác của đánh giá rủi ro sức khỏe trên máy vi tính trong dân số nói chung, "ông nói.

"Hầu hết các ứng dụng tập trung vào một khu vực bệnh duy nhất nhưng dự đoán tử vong do một số kết quả bệnh khác nhau rất phức tạp, đặc biệt là các yếu tố môi trường và cá nhân có thể ảnh hưởng đến chúng.

Chúng tôi đã có một bước tiến lớn trong lĩnh vực này bằng cách phát triển một cách tiếp cận độc đáo và toàn diện để dự đoán nguy cơ tử vong sớm của một người bằng cách học máy. "

Việc sử dụng máy tính để xây dựng các mô hình dự đoán rủi ro mới có tính đến một loạt các yếu tố nhân khẩu học, sinh trắc học, lâm sàng và lối sống cho mỗi cá nhân được đánh giá, thậm chí cả việc ăn trái cây, rau và thịt mỗi ngày. "

Kim Hoàn - Dailyrecord