Специалисты Gero и МФТИ научили ИИ оценивать вероятность смерти, используя данные фитнес-трекера |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2018-04-01 21:40 Одной из перспективных областей применения искусственного интеллекта (ИИ) является медицина, включая помощь врачу в постановке диагноза, анализе результатов обследования и оценки индивидуальных рисков. Специалисты российской компании Gero и Московского физико-технического института (МФТИ) обучили нейросети оценивать вероятность смерти, основываясь на данных фитнес-трекера. Для такой оценки необходимо определять биологический возраст, поскольку именно старение в биологическом смысле повышает риски болезней и смерти: в среднем они удваиваются каждые восемь лет. При этом ровесники могут значительно различаться по биологическому возрасту в силу наследственности, различий в образе жизни и других факторов. Исследователям удалось показать, что ИИ может достоверно оценивать биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти. Для этого нейросети достаточно иметь данные о физической активности пользователя: как часто он переходит от движения к состоянию покоя, сколько шагов проходит, какова максимальная интенсивность физических нагрузок. Алгоритмы глубокого обучения позволили нейронной сети выявлять неблагоприятные тенденции, связывая сведения о физической активности с историями болезни и результатами анализов. Базой для обучения послужили медицинские данные 10 000 человек, собранные в 2003-2006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. Как утверждается, ИИ выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст даже точнее, чем традиционные методы. Разработчики также создали мобильное приложение Gero Lifespan, прогнозирующее продолжительность жизни, бета-версия которого уже доступна. Источник: www.ixbt.com Комментарии: |
|