Оператора здравоохранения в Пенсильвании Geisinger научил ИИ предсказывать повышенный риск смерти пациентов.
Системе достаточно ЭКГ, чтобы сказать, кто выживет, а кто умрёт в течение следующего года.
По словам авторов, система оказалась точнее любых других методов прогнозирования на основе ЭКГ. Модель Geisinger обнаруживала проблемы с сердцем даже у пациентов, которые до этого успешно прошли врачей-кардиологов.
Эффективность алгоритма измерили с помощью показателя AUC. Этот коэффициенте измеряет, как хорошо модель видит разницу между двумя группами людей: теми, кто умрёт и теми, кто выживет в течение следующего года.
Системы Geisinger достигла уровня 0,85 AUC при идеальном показателе в единицу и отсутствии разницы в 0,5. При этом результаты модели, используемой врачами в медицине, варьируются от 0,65 до 0,8.
Мы обнаружили, что модель видит вещи, которые люди, видимо, не могут заметить или мы просто игнорируем их и считаем нормальными. В теории ИИ может научить нас вещам, которые мы, вероятно, десятилиями интерпретировали неверно.
Брэндон Форнуолт
главный исследователь Geisinger
Исследователи обучили алгоритм на 1,77 миллионе записей ЭКГ от 400 тысяч пациентов с измерениями вольтажа через разные промежутки времени. Так система научилась видеть шаблоны, которые могут указывать на будущие проблемы с сердцем, в том числе сердечные приступы и мерцательную аритмию.
При этом исследователи сами не знают, какие именно паттерны позволили алгоритму добиться такой точности. Из-за этого некоторые врачи не доверяют предиктивным системам и критикуют возможность их использования в медицине.
Это уже не первая попытка создать алгоритм предсказания смерти. В 2018 году исследователи в Google представили предиктивную модель на основе электронных медкарт, которая прогнозирует продолжительность лечения пациента, дату выписки и время смерти в двух больницах США.
