Na temelju proučavanja dostupnih zdravstvenih podataka tokom 10 godina, vještačka inteligencija je sa 76 odstouspješnosti predvidjela ranu smrt osoba čije je podatke proučavala.
Načnici su testirali dvije vrste testiranja bazirane na AI – jedna je dubinsko učenje bazirano na procesiranju informacija na temelju kojih se uči iz postojećih primjera, a druga je metoda random forrest (riječ je o metodi strojnog učenja baziranoj na izgradnji tzv. stabla odluke). Rezultate koje su dobili usporedili su s rezultatima standardnih algoritama kakvi se inače koriste i poznati su kao Cox model.
Svi modeli koji su korišteni u istraživanju prilikom izračuna trajanja života koristili su podatke poput godina, spola, istorije pušenja, postojećih dijagnoza, no modeli su se razlikovali po nekim drugim stvarima – za Coxov model bili su važni podaci poput fizičke aktivnosti, za model random forrest postotak tjelesne masti i prehrana, dok su za model baziran na dubinskom učenju važni faktori bili rizici na poslu, konzumiranje alkohola, korištenje određenih vrsta lijekova i zagađenje vazduha.
Upravo je algoritam baziran na dubinskom učenju dao najtačnije rezultate vezane uz smrtnost osoba čije su zdravstvene podatke analizirali, uz točnost od čak 76 posto. S drugom metodom baziranoj na AI taj je postotak iznosi 64 posto, dok je za Coxov model ta brojka iznosila 44 odsto.
Pratite nas na našoj Facebook i Instagram stranici, kao i na X nalogu.