معلومات

خوارزميات التعلم الآلي قادرة الآن على توقع الموت المبكر

خوارزميات التعلم الآلي قادرة الآن على توقع الموت المبكر

قام فريق من الباحثين من جامعة نوتنغهام بتطوير واختبار نظام تعلم آلي قادر على تعليم نفسه للتنبؤ بالوفاة المبكرة.

على الرغم من أن التكنولوجيا الجديدة تبدو غريبة بعض الشيء أو شيء من أفلام الخيال العلمي ، إلا أنه يمكن استخدام التكنولوجيا لتحسين الرعاية الصحية الوقائية بشكل كبير في المستقبل القريب.

انظر أيضًا: معدات التعلم العميق الروبوتات لمساعدة الأطفال المصابين بالتوحد في العلاج

توقع الموت

تم نشر الدراسة بواسطة PLOS ONE في إصدار مجموعات خاص من التعلم الآلي في الصحة والطب الحيوي ، وتعرض الدراسة مدى فائدة أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وتطبيقها في المجالات الطبية.

تم بالفعل تنفيذ نماذج التعلم الآلي في العالم الطبي ، باستخدام القوة الكمية لاكتشاف السرطان. باستخدام خوارزميات التعلم الآلي الجديدة هذه ، يمكن للباحثين التنبؤ بخطر الموت المبكر بسبب الأمراض المزمنة لدى السكان في منتصف العمر إلى حد كبير.

باستخدام البيانات التي تم جمعها لأكثر من نصف مليون شخص تتراوح أعمارهم بين 40 و 69 عامًا تم تجنيدهم في البنك الحيوي بالمملكة المتحدة بين عامي 2006 و 2010 ومتابعته حتى عام 2016 ، استخدم الفريق نموذج التعلم الآلي لتحليل مجموعة واسعة من العوامل الديموغرافية والبيومترية والسريرية ونمط الحياة من المواضيع.

حتى أن الفريق نظر في استهلاكهم الغذائي للفواكه والخضروات واللحوم يوميًا. ثم شرع فريق نوتنغهام في التنبؤ بوفيات هؤلاء الأفراد.

كما ذكر الأستاذ المساعد في علم الأوبئة وعلوم البيانات ، الدكتور ستيفن وينج ، "قمنا بتعيين التوقعات الناتجة لبيانات الوفيات من المجموعة ، باستخدام سجلات الوفيات في مكتب الإحصاء الوطني ، وسجل السرطان في المملكة المتحدة وإحصائيات" حلقات المستشفى ".

"لقد وجدنا أن الخوارزميات التي تم تعلمها آليًا كانت أكثر دقة في التنبؤ بالموت من نماذج التنبؤ القياسية التي طورها خبير بشري."

الطب الوقائي

الباحثون جزء من هذه الدراسة متحمسون بشأن النتائج. قد يأتي وقت يكون فيه المهنيون الطبيون قادرين على تحديد التهديدات الصحية المحتملة لدى المرضى بدقة مخيفة والمضي قدمًا في وصف الخطوات الصحيحة للوقاية.

يقول الدكتور ستيفن وينغ: "نعتقد أنه من خلال الإبلاغ بوضوح عن هذه الأساليب بطريقة شفافة ، يمكن أن يساعد ذلك في التحقق العلمي والتطوير المستقبلي لهذا المجال المثير للرعاية الصحية"

سيساعد البحث في بناء الأساس لأدوات مهمة في الطب قادرة على تقديم الطب الشخصي وتصميم إدارة المخاطر للمرضى الأفراد. استند بحث نوتنغهام إلى دراسة سابقة تمكنت فيها تقنيات التعلم الآلي من التنبؤ بأمراض القلب والأوعية الدموية.


شاهد الفيديو: Genetic Algorithm with Solved ExampleSelection,Crossover,Mutation (يونيو 2021).