Google (GOOGL) tehnološkega velikana Alphabet Inc. že nekaj časa poskuša vstopiti v prostor zdravstvenega varstva, vendar se zdi, da se prizadevanja obrestujejo. Google trdi, da je ustvaril sistem, ki je sposoben napovedati različne rezultate za paciente, vključno s trajanjem, ki ga bodo ljudje morda morali hospitalizirati, njihove možnosti ponovnega sprejema in možnosti smrti. Poimenovan Medical Brain, bi lahko ta preboj Googlu omogočil povsem nov trg za raziskovanje.
Bloomberg poroča o študiji primera ženske z rakom dojke v poznem stadiju, ki ji je bolnišnična standardna računalniška metoda omogočila 9, 3-odstotno preživetje, medtem ko je Googlova prediktivna analiza dala 19, 9-odstotno možnost, da bo umrla med bivanjem v bolnišnici. Pacient je v nekaj dneh preminil, s čimer je zaostril Googlove trditve, da sistem ponuja boljši mehanizem napovedovanja.
V majski izdaji znanstvene revije Nature je Googlova ekipa opisala svojo metodologijo napovedovanja: "Ti modeli so v vseh primerih prekašali tradicionalne, klinično uporabljene prediktivne modele. Verjamemo, da lahko ta pristop uporabimo za ustvarjanje natančnih in razširljivih napovedi za različne klinične scenarije. "Raziskava poudarja uporabo nevronskih mrež na področju zdravstvene oskrbe. Nevronska mreža je oblika programske opreme za umetno inteligenco (AI) po vzoru človeških možganov in živčnega sistema, ki temelji na uporabi podatkov za samodejno učenje in izboljšanje pri ugotavljanju osnovnih odnosov.
Kako deluje Googlovo orodje
Zdravniki, bolnišnice in drugi zdravstveni delavci se že leta borijo za boljše vzdrževanje in povzemanje medicinskih podatkov za pacienta. Kljub uporabi naprednih sistemov za shranjevanje podatkov, namenjenih bolnišnični uporabi, pa je bil uspeh različen.
Razpoložljiva poročila kažejo, da Googlov sistem za tovrstno napovedno analizo deluje na presejanju na tone podatkovnih točk, da bi prišel do sklepa. V zgornjem primeru je Googlov algoritem analiziral 175.639 podatkovnih točk, da bi lahko sklepal. Googlova zmožnost branja podatkov v različnih oblikah - vključno z ročno napisanimi zapiski, shranjenimi v obliki PDF-jev, starih grafikonov in zdravstvenih poročil - v kombinaciji s hitrostjo obdelave je pravi menjalec iger. Algoritem prikazuje tudi, katere podatkovne točke so bile najbolj uporabne pri doseganju zaključka.
Medtem ko današnji prediktivni modeli porabijo približno 80% svojega časa za pregledovanje podatkov in predstavitev, se Googlov pristop izogne temu ozkemu grlu.
