A Google hatalmas erőforrásokat fordít a mesterséges intelligencia (MI) kutatására és fejlesztésére, és projektek közül az egyik legígéretesebb a Medical Brain nevű csapat munkája, akik az MI egészségügyi felhasználását vizsgálják.

Ez a csapat közölt nemrég egy tanulmányt a Digital Medicine (illetve a Nature) oldalán, melyben azt mutatják be, hogy az elektronikus egészségügyi adatok alapján algoritmusuk milyen típusú és mélységű elemzésekre képes, olyan elemzésekre, melyekre támaszkodva mind a gyógyítás, mind a betegellátás hatékonyságát és minőségét javíthatják. E tanulmányban szerepel a sokkoló adat: az MI 95 százalékos pontossággal tudja megmondani, hogy a kórházba felvett beteg élve elhagyja-e az intézményt, vagy pedig meghal a kezelés során. Ezt az esély jelenleg is mérik a kórházak szintén egészségügyi adatok alapján egy pontrendszer segítségével, de a Google megoldása pontosabb.

A kiemelt példában egy kései stádiumú emlőrákban szenvedő beteget néztek meg, akit úgy szállítottak be, hogy a tüdeje tele volt folyadékkal. A kórház saját rendszere szerint a nőnek 9,3 százalék esélye volt arra, hogy a kezelés során meghal. A Google MI rendszere sokkal több adat alapján döntött (175 639 adatpont), ez alapján az algoritmus 19,9 százalékra becsülte a kórházi halál esélyét. A beteg a felvétel után tíz nappal vesztette életét a kórházban.

A proof-of-concept teszt során egy San Franciscó-i és egy chicagói egyetem egészségügyi rendszeréből összesen 216 ezer felnőtt páciens adatait dolgozták fel.

A tanulmány összegzésében arra jut, hogy mivel az AI sokkal több adatot képes értékelni, a felvétel után 24 órával több mint 93-95 százalékos pontossággal tudja meghatározni az elhalálozás esélyét – ez sokkal jobb, mint a hagyomány előrejelzés, mely 85-86 százalékos eredményt produkált a tesztek során.

A javulás mögött az áll, hogy az MI olyan strukturált és félig strukturált adatokat is fel tud dolgozni, melyek feldolgozására a hagyományos módszerrel idő és erőforrás hiányában nincs lehetőség.