Googleov tehnološki div Alphabet Inc. (GOOGL) već neko vrijeme pokušava ući u prostor zdravstvene zaštite, a čini se da se napori isplaćuju. Google tvrdi da je stvorio sustav koji je sposoban prognozirati razne ishode za pacijente, uključujući trajanje kojih će ljudi možda trebati hospitalizaciju, njihove šanse za ponovni prijem i šanse za smrt. Nazvani Medical Medical, ovaj bi proboj mogao Googleu pružiti potpuno novo tržište za istraživanje.
Bloomberg izvještava o istraživanju slučaja žene koja ima karcinom dojke u kasnom stadiju koji je bolničkim standardnim računalnim metodama dobila šansu za preživljavanje od 9, 3%, dok je Googleova prediktivna analiza dala 19, 9% šanse da umre tijekom boravka u bolnici. Pacijent je preminuo u roku od nekoliko dana, pojačavajući tvrdnje Googlea da mu bolji sustav predviđanja nudi sustav.
U majskom izdanju znanstvenog časopisa Nature, Googleov je tim opisao svoju prediktivnu metodologiju: „Ovi su modeli nadmašili tradicionalne modele prediktivne prediktivne modele u svim slučajevima. Vjerujemo da se ovaj pristup može koristiti za stvaranje preciznih i skalabilnih predviđanja za različite kliničke scenarije. “Istraživanje ističe korištenje neuronskih mreža u području zdravstvene zaštite. Neuronska mreža oblik je softvera umjetne inteligencije (AI) po uzoru na ljudski mozak i živčani sustav koji se oslanja na korištenje podataka za automatsko učenje i poboljšanje u identificiranju temeljnih odnosa.
Kako funkcionira Googleov alat
Medicinski liječnici, bolnice i drugi pružatelji zdravstvenih usluga godinama se bore za bolje održavanje i sažimanje medicinskih podataka o pacijentu. Međutim, unatoč korištenju naprednih sustava za pohranu podataka posvećenih bolničkoj uporabi, uspjeh je varirao.
Dostupna izvješća govore da Googleov sustav za takvu prediktivnu analizu radi na prosijavanju tona podataka da bi se došlo do zaključka. U gornjem slučaju, Googleov algoritam analizirao je 175.639 podatkovnih točaka kako bi donio svoj zaključak. Googleova sposobnost čitanja podataka u različitim oblicima - uključujući rukom pisane bilješke spremljene u obliku PDF-ova, stare ljestvice i medicinska izvješća - u kombinaciji sa brzinom obrade je stvarni izmjenjivač igara. Algoritam također pokazuje koje su podatkovne točke bile najkorisnije za postizanje zaključka.
Iako današnji prediktivni modeli troše oko 80% svog vremena na izviđanje i prezentaciju podataka, Googleov pristup izbjegava ovo usko grlo.
