Lekarze coraz częściej sięgają po narzędzia sztucznej inteligencji w procesie badania i przewidywania stanu pacjentów.
Urszula Lesman
Naukowcy z publicznej uczelni Virginia Tech w Stanach Zjednoczonych odkryli, że sztuczna inteligencja ma ograniczenia w przewidywaniu potencjalnego zgonu pacjenta. Badanie opublikowane w czasopiśmie „Communications Medicine” ujawnia, iż 66 procent poważnych obrażeń w szpitalach mogłoby pozostać niezauważonych, gdyby zastosowano obecnie dostępne modele AI.
AI nie jest w stanie przewidzieć pogorszenia zdrowia
Coraz więcej szpitali korzysta z narzędzi opartych na uczeniu maszynowym. Zgodnie z informacjami zawartymi w branżowym piśmie „Health Affairs”, aż 65 procent amerykańskich szpitali stosuje modele predykcyjne wspomagane sztuczną inteligencją, najczęściej w celu przewidywania zmian w stanie zdrowia hospitalizowanych pacjentów.
Naukowcy zbadali kilka modeli uczenia maszynowego, które są często wymieniane w literaturze medycznej jako narzędzia do przewidywania pogorszenia stanu pacjentów. Otrzymali publicznie dostępne zestawy danych dotyczące zdrowia i metryk pacjentów z oddziałów intensywnej terapii oraz chorych na raka. Następnie opracowali przypadki testowe dla tych modeli, aby prognozować potencjalne problemy zdrowotne i ryzyko wyników, kiedy niektóre wskaźniki pacjenta uległy zmianie w stosunku do początkowych danych.
Modele przewidujące śmiertelność w szpitalach były w stanie zidentyfikować średnio jedynie 34 procent przypadków – pokazuje raport.
Z czym sztuczna inteligencja sobie nie radzi?
Badanie wykazało, że modele przewidywania śmiertelności w szpitalach nie generowały powiadomień dotyczących niskiej częstości oddechów czy stanów hipoglikemii.
Po zbadaniu przypadków testowych reprezentujących różne poziomy urazów, modele sieci neuronowych dawa
