Гоогле-ов технолошки гигант Алпхабет Инц. (ГООГЛ) већ неко време покушава да уђе у простор здравствене заштите, а чини се да се напори исплаћују. Гоогле тврди да је створио систем који је способан да прогнозира разне исходе за пацијенте, укључујући трајање за које ће људи можда морати да буду хоспитализовани, њихове шансе за поновни пријем и њихове шансе за смрт. Названи Медицал Медицал, овај пробој би могао дати Гооглеу потпуно ново тржиште за истраживање.
Блоомберг извјештава о студији случаја жене која има карцином дојке у касном стадијуму, која је болничким стандардним рачуналним методама добила шансу за преживљавање од 9, 3%, док је Гоогле-ова предиктивна анализа дала 19, 9% шансе да умре током боравка у болници. Пацијент је преминуо у року од неколико дана, појачавајући Гооглеове тврдње да му је систем пружио бољи механизам предвиђања.
У мајском издању научног часописа Натуре, Гоогле-ов тим је описао своју предиктивну методологију: „Ови су модели надмашили традиционалне, клинички коришћене предиктивне моделе у свим случајевима. Вјерујемо да се овај приступ може користити за креирање тачних и скалабилних предвиђања за различите клиничке сценарије. “Истраживање истиче употребу неуронских мрежа у области здравствене заштите. Неурална мрежа је облик софтвера за вештачку интелигенцију (АИ) по узору на људски мозак и нервни систем који се ослања на коришћење података за аутоматско учење и побољшање у идентификацији основних односа.
Како функционише Гоогле-ов алат
Медицински љекари, болнице и други здравствени радници годинама се боре за боље одржавање и сажимање медицинских података о пацијенту. Међутим, и поред употребе напредних система за чување података намењених употреби у болници, успех је варирао.
Доступни извјештаји показују да Гооглеов систем за такве предиктивне анализе ради на просијавању тона података да би се дошло до закључка. У горњем случају, Гоогле-ов алгоритам анализирао је 175.639 података, како би донео свој закључак. Гоогле-ов капацитет за читање података у различитим облицима - укључујући руком писане белешке сачуване у облику ПДФ-ова, старе графиконе и медицинске извештаје - у комбинацији са његовом брзином обраде је прави мењач игара. Алгоритам такође показује које су тачке података биле најкорисније у доношењу закључка.
Док данашњи предиктивни модели троше око 80% свог времена на извиђање и презентацију података, Гооглеов приступ избегава ово уско грло.
