«Калькулятор смерти»: ученые научились предсказывать дату смерти человека. Одна из разработок принадлежит британским ученым, которые научили нейросеть определять риски смерти и прогнозировать её дату.
Несмотря на то, что ученые признают, что в настоящее время невозможно с абсолютной точностью предсказать дату смерти человека. Они продолжают разрабатывать алгоритмы, направленные на решение этой задачи. Среди наиболее значимых достижений — работа британских исследователей, которые создали нейронную сеть, способную оценивать риски смерти и определять ее сроки.
«Калькулятор Смерти» (AIRE)
«Калькулятор смерти», также известный как AIRE, представляет собой усовершенствованную модель искусственного интеллекта, предназначенную для анализа электрокардиограмм (ЭКГ). Эта модель способна выявлять риск сердечно-сосудистых заболеваний за несколько лет до появления симптомов, что было опубликовано в журнале Lancet.
Исследование: «AIRE Точно Прогнозирует Риск Смертности От Всех Причин»
На ранних стадиях ИИ способен обнаруживать сердечную недостаточность, аритмию и другие заболевания, а также прогнозировать изменения в структуре и функциях сердца, анализируя гены, связанные с биологическим старением и метаболическим синдромом.
Оценка рисков и временных рамок
Исследователи утверждают, что нейронные сети обладают достаточной точностью для точной диагностики распространенных заболеваний. Сравнивая многочисленные факторы, они могут оценить риски и определить временные рамки, что имеет важное значение для своевременного принятия мер.
Доказательства точности
Было доказано, что AIRE с высокой точностью прогнозирует краткосрочные и долгосрочные риски смертности, основываясь всего лишь на одной ЭКГ. Он был протестирован в США, Бразилии и Великобритании, где проанализировано около 1, 6 миллиона ЭКГ пациентов разного возраста и состояния здоровья. Медицинское сообщество выразило удовлетворение результатами его работы.
Прогнозирование риска смерти в течение десяти лет
Исследования показывают, что AIRE способен прогнозировать риск смерти в течение десяти лет с точностью 78% и даже с более высокой точностью для людей с заболеваниями сердца. Нейронные сети продемонстрировали высокую точность в прогнозировании смертности на различных временных интервалах, значительно опережая традиционные методы.
Важность прогнозирования риска по ЭКГ
Исследователи подчеркивают растущую значимость прогнозирования риска по ЭКГ, особенно в свете того, что возможность проведения электрокардиограмм становится все более доступной, включая потребительские версии. Например, определенные модели AIRE уже реализованы в умных часах.
Замены врачей
«Цель состояла не в том, чтобы заменить врачей, а в том, чтобы создать нечто, способное выполнять сверхчеловеческие задачи», — заявляют ученые.
Дальнейшее тестирование
Согласно Daily Mail, начиная с середины следующего года, эта технология будет проходить дальнейшее тестирование в двух лондонских больницах. Эксперты надеются, что в течение пяти лет она станет настолько распространённой, что каждое медицинское учреждение в Великобритании будет иметь к ней доступ.
Сердечно-сосудистые заболевания как основная причина смертности
Исследователи продолжают подчеркивать, что сердечно-сосудистые заболевания являются основной причиной смертности во всём мире. Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC) сообщают, что в Соединённых Штатах сердечно-сосудистые заболевания уносят жизнь каждые 33 секунды, и в 2022 году от них умерло более 702 000 человек. В Российской Федерации сердечно-сосудистые заболевания становятся причиной примерно миллиона смертей в год.
Аналогичные достижения в медицине
В области медицины уже были достигнуты аналогичные успехи. Например, датско-американская модель ИИ Life2vec анализирует множество данных для составления прогнозов. Чтобы оценить потенциальную дату смерти, требуются такие факторы, как возраст, профессия, данные о здоровье и доходах. Нейронная сеть была протестирована на данных примерно шести миллионов датчан, и вероятность точного прогноза оказалась высокой — 79%.
Ещё одно достижение принадлежит китайским исследователям. Их нейронная сеть может прогнозировать результаты, используя 175 000 различных параметров, таких как отсканированные старые свидетельства, выписки и другие медицинские данные. Если диагноз известен, она может предсказать дату смерти с точностью до одного месяца.
Об авторе
