Die Studie, veröffentlicht von PLOS ONE Tagebuchfanden heraus, dass die neuen AI Machine Learning-Modelle, die als „Random Forest“ und „Deep Learning“ bekannt sind, in ihren Vorhersagen sehr genau waren und eine bessere Leistung zeigten als der derzeitige Standardansatz für Vorhersagen, der von menschlichen Experten entwickelt wurde. Lesen Sie auch – Wissenschaftler, die das Ebola-Virus entdeckt haben, befürchten, dass ‘Krankheit X’ bald die Welt treffen könnte: Was ist diese neue Krankheit?
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Solche neuen Risikoprognosemodelle berücksichtigen demografische, biometrische, klinische und Lebensstilfaktoren für jeden Einzelnen und bewerten sogar den täglichen Verzehr von Obst, Gemüse und Fleisch über die Nahrung, sagte Stephen Weng, Assistenzprofessor an der Universität von Nottingham in Großbritannien. Lesen Sie auch – Gefrorener Virusausbruch: Das Schmelzen des arktischen Eises könnte tödliche alte Viren wecken, warnen Wissenschaftler
Das traditionell verwendete Vorhersagemodell „Cox-Regression“, basierend auf Alter und Geschlecht, erwies sich als am wenigsten genau bei der Vorhersage der Mortalität sowie als multivariates Cox-Modell, das besser funktionierte, aber das Risiko tendenziell überprognostizierte.
“Die vorbeugende Gesundheitsversorgung hat im Kampf gegen schwere Krankheiten eine wachsende Priorität. Daher arbeiten wir seit einigen Jahren daran, die Genauigkeit der computergestützten Bewertung des Gesundheitsrisikos in der Allgemeinbevölkerung zu verbessern”, sagte Weng.
Für die Studie umfasste das Team über eine halbe Million Menschen im Alter zwischen 40 und 69 Jahren.
Obwohl diese Techniken für viele in der Gesundheitsforschung neu und schwer zu befolgen sein könnten, könnte eine klare Berichterstattung auf transparente Weise zur wissenschaftlichen Überprüfung und zukünftigen Entwicklung der KI für das Gesundheitswesen beitragen, sagte Joe Kai, Professor an der Universität.
Veröffentlicht: 29. März 2019, 7:28 Uhr | Aktualisiert: 29. März 2019, 7:30 Uhr
