Искусственный интеллект научился предсказывать вероятность смерти с помощью фитнес-трекера

© healthcentral.com
Искусственный интеллект научился предсказывать вероятность смерти с помощью фитнес-трекера
29 Мар 2018, 15:42 Научные сотрудники Московского физико-технического института и российской компании Gero обучили нейронную сеть предсказывать вероятность смерти на основе данных фитнес-трекера.

Искусственный интеллект сейчас применяется в анализе кардиограмм и диагностике болезней легких по рентгеновским снимкам, с его помощью можно даже предсказать риск смертности по истории болезни. Теперь российские ученые создали удобный инструмент мониторинга, который может оценить общее состояние организма человека и следить за изменением уровня риска еще до того, как тот сдаст какие-либо анализы, сообщает пресс-служба МФТИ.

«Нам удалось показать, что искусственный интеллект позволяет неинвазивно оценить биологический возраст испытуемых и вероятность наступления смерти,  объясняет заведующий лабораторией моделирования биологических систем МФТИ и научный директор Gero Петр Федичев.  Для достоверных результатов не требуются медицинские анализы  достаточно данных о движениях человека, записанных фитнес-трекером».

В своей работе ученые опирались на медицинские данные 10 тыс. человек, собранные в 20032006 годах в ходе национального исследования NHANES в США. В базе данных содержится информация о том, как люди с разным состоянием здоровья двигались во время непрерывного ношения фитнес-трекера: как часто переходили от движения к состоянию покоя, сколько шагов прошли, какая интенсивность физических нагрузок была максимальной.

С помощью алгоритмов глубокого обучения исследователи обучили нейронную сеть выявлять неблагоприятные тенденции  связывать определенные паттерны, повторяющиеся последовательности движений с данными медицинских историй и показателями анализов. Искусственный интеллект отлично справился с задачей: выявил испытуемых из группы повышенного риска и определил их биологический возраст точнее, чем традиционные методы, применяемые в исследованиях старения.

Разработанный учеными алгоритм будет полезен медицинским организациям и страховым компаниям, которые смогут дистанционно выявлять людей из группы риска и оптимизировать работу с ними. На основе алгоритма исследователи уже разработали прототип мобильного приложения Gero Lifespan.

Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram:
только самые важные новости, мнения и интриги

Комментарии:
В связи с событиями, происходящими в мире, мы призываем вас к трезвому и взвешенному комментированию материалов на нашем сайте.

Мы с уважением относимся к праву каждого человека высказывать свое мнение. В то же время Тайга.инфо не приветствует призывы к агрессии, экстремизму, межнациональной вражде.

Также просим воздерживаться от оскорблений, в частности националистического характера.

Высказанные ниже мнения могут не совпадать с мнением редакции. Редакция не несет ответственности за содержание комментариев.

Не допустимы и удаляются комментарии, которые нарушают действующее законодательство и содержат:
  1. оскорбления личного, религиозного, национального, политического, рекламного и иных характеров;
  2. ссылки на источники информации, не имеющей отношения к обсуждаемой теме.
Нажимая кнопку «Комментировать», вы безоговорочно принимаете эти условия.

Рубрика:

Тип публикации:

Сюжеты:

Регионы:

Компании:


Новости из рубрики:

© Тайга.инфо, 2004-2018
Версия: 5.0

Почта: info@taygainfo.ru

Телефон редакции:
+7 (383) 3-195-520

Издание: 18+
Редакция не несет ответственности за достоверность информации, содержащейся в рекламных объявлениях. При полном или частичном использовании материалов гиперссылка на tayga.info обязательна.

Яндекс цитирования
Региональное информационное агентство ВИА (сайт информационного агентства - Тайга.инфо / www.tayga.info), свидетельство о регистрации СМИ ИА №ФС 77 - 47277 от 11.11.2011, выдано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор)