機械学習アルゴリズムは、科学研究の範囲をますます広げています。 に関連した最近の研究の 1 つは、心臓患者の心エコー図を分析するために開発されたアルゴリズムで、患者の余命を分析することができました。
この研究はペンシルベニア・ガイジンガー地域保健グループの研究者によって実施され、そのアルゴリズムは心臓専門医が使用する従来の測定よりも優れた性能を発揮した。
研究者らにとって、この研究で最も興味深い点の一つは、医師が健康と判断した心エコー図による一部の患者の死亡リスクを予測したことだった。ただし、リバース エンジニアリングして、アルゴリズムがどのようにしてこの判定に至ったのか、つまりどのように計算を行ったのかを正確に結論付けることは非常に困難です。
AIはどうやって人の死を予測できるのでしょうか？
心臓専門医の意思決定を模倣するために、チームは心臓専門医が患者の死亡リスクを計算する際に使用するのと同じ要素を考慮に入れるアルゴリズムを開発した。
多数の心臓専門医からデータを手動で収集することは、アルゴリズムの能力に比べて非常に複雑です。ただし、専門家が収集したデータと比較して、AI の結果をより適切に分析できる可能性があります。
このアルゴリズムは、1 年以内にどの人が生き残り、誰が死ぬかを決定することができ、その成功は、計算に従って何人の人が正しいグループに配置されたかによって測定されました。
このアルゴリズムの成功率は 85% でしたが、従来の計算の成功率は 65 ～ 80% でした。しかし、医療には倫理が関係するため、閉鎖的な研究環境からのデータを使用して医師が患者について行う分析を変更するのは複雑です。
これらの障害は、将来の研究がこのアルゴリズムの新しい分析をどのように模索できるかに大きな違いをもたらします。複雑なデータ分析は、アルゴリズムが真に理解され、検証されれば医療予測を改善するために使用できるようになるまでに数十年かかることがあります。