Что будет, если биг дата по здоровью соединить с машинным обучением? Получится алгоритм, который с вероятностью 90% предугадывает наступление сердечного приступа и последующей смерти.

Поскольку ключевое слово “предугадывает”, то есть время не допустить печального летального исхода. Финны изобрели технику, как это делается. Рассказываем.

Раз. Берем 85 переменных на входе. Разных, от давления до сердечного ритма, разных ангиографий и проча. Это вводные, которые собираем по 950 пациентам.

Два. Смотрим алгоритм машинного обучения плюс добавляем байесовы вероятности. Обучаем на части выборки. Смотрим, у кого приступ и смерти. Потом применяем на остальной выборке.

Три. Получаем инструмент, который подогнан на 90%. Публикуем статью, получаем репутацию прорывных докторов, которые скрестили инструмент выявления предпочтений с предупреждением болезней.

Смотря на эту новость, я взглянул на свои часы и подумал. Вот он, инструмент будущего предупреждения части смертей. По сердечной части уж точно. Будущее уже близко. И если сейчас часы делают базовую примитивную ЭКГ, то дальше что-то обязательно еще изобретут.

А для тех, кто хочет понять, как же эта штука работает – вот мое любимое видео в тему. Как же работает нейросеть?

По данной тематике из стратоновостей и других публикаций можно еще почитать:
Улучшение вероятности не умереть от рака.
Перепрошить себя, или Человек 1.01?
Математика как ненужное знание?
Политкорректная ДНК дискриминация.
Конец докторов и аналитиков?

На прошлой неделе опубликовали: Н: Морозить миллиард в неделю.

Все публикации копируются в канал Телеграм.

Позиция в данной статье является частным мнением автора в частном блоге и не является официальным заявлением или публичной рекомендацией от имени компании-работодателя.