Đại học Phan Châu Trinh
Đại học Phan Châu Trinh
Tuyển Sinh Đại Học
Tuyển sinh Đại học 2024
Kết nối với chúng tôi qua Zalo:

Liên hệ tuyển sinh

Gửi email cho chúng tôi:
Gọi hoặc Zalo cho chúng tôi:
Gửi hồ sơ về:
09 Nguyễn Gia Thiều, P. Điện Ngọc, TX. Điện Bàn, Quảng Nam
Theo dõi chúng tôi trên mạng xã hội
Theo dõi chúng tôi trên phương tiện truyền thông xã hội để không bỏ lỡ thông tin quan trọng về đăng ký, học bổng, cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn và trải nghiệm đa dạng trong các hoạt động của chúng tôi.

AI đã mạnh mẽ đến mức có thể dự đoán thời điểm chết của con người

Các nhà nghiên cứu về y dược vừa mở khoá thêm một tính năng tiềm ẩn của trí tuệ nhân tạo (AI): tiên đoán thời điểm chết của con người.

Một hệ thống AI gần đây đã được các nhà khoa học huấn luyện để thu thập thông tin về sức khoẻ tổng quát của hơn nửa triệu người tại Anh, trong suốt một thập kỷ vừa qua.

Sau đó, họ yêu cầu AI tiên đoán nếu một cá nhân đang có nguy cơ tử vong sớm - hay nói cách khác, qua đời sớm hơn độ tuổi trung bình của con người - do các bệnh mãn tính gây ra.

Những kết quả khi tiên liệu cái chết của AI được đánh giá là "chính xác hơn đáng kể" so với các hệ thống chẩn đoán không sử dụng công nghệ machine learning - thu thập thông tin ở quy mô lớn.

Đánh giá này về khả năng của AI được đưa ra bởi giáo sư Stephen Weng, hiện nghiên cứu về dịch tễ học và khoa học dữ liệu ở đại học Nottingham, Anh Quốc.

BioInnovate

AI tiên liệu cái chết thế nào?

Để đánh giá khả năng tử vong của một đối tượng, các nhà nghiên cứu đã thử nghiệm trên hai loại trí tuệ nhân tạo. Đầu tiên là "deep learning", trong đó các mạng xử lý thông tin theo kiểu xếp lớp sẽ giúp hệ thống học hỏi thông tin từ những ví dụ thực tế. Bên cạnh đó, AI "random forest" đơn giản hơn cũng được sử dụng để kết hợp nhiều mô hình, theo một sơ đồ tư duy dạng nhánh cây, để xem xét các kết quả có thể xảy ra.

Cuối cùng, các nhà khoa học so sánh kết luận từ AI với kết quả từ một thuật toán thủ công, được gọi là mô hình Cox.

Các yếu tố cơ bản để đánh giá bao gồm: tuổi tác, giới tính, tiền sử hút thuốc, kết quả tầm soát ung thư. Trong khi mô hình Cox truyền thống chú trọng vào sắc tộc và các hoạt động thể chất, bộ máy AI lại quan tâm đến tỷ lệ mỡ cơ thể, lượng rau xanh tiêu thụ, cũng như các mối nguy hại đến từ môi trường như ô nhiễm không khí, uống rượu và lạm dụng thuốc.

Độ chính xác đáng ngạc nhiên

Sử dụng những hệ thống này, các nhà khoa học đã đánh giá dữ liệu trong Ngân hàng Sinh học Anh (UK BioBank) - một cơ sở dữ liệu về gene, vật lý và sức khoẻ - được hình thành từ hơn 500.000 hồ sơ y tế từ năm 2006 đến 2016. Trong suốt 10 năm đó, gần 14.500 người tham gia đóng góp đã qua đời chủ yếu vì ung thư, bệnh tim và bệnh đường hô hấp.

Kết quả, bộ máy "deep learning" cho ra những tiên đoán chính xác nhất, xác định đúng 76% đối tượng đã chết trong thời gian nghiên cứu. Trong khi "random forest" cho kết quả ấn tượng không kém với 64% chính xác. Mô hình Cox truyền thống chỉ đúng được 44% trên tổng số kết quả.

Hướng đi cho AI trong y học

Đây không phải lần đầu tiên các chuyên gia khai thác sức mạnh của AI để chăm sóc sức khoẻ con người. Năm 2017, AI đã được sử dụng để chẩn đoán sớm những dấu hiệu của Alzheimer với độ chính xác đến 84%.

Bên cạnh đó, khả năng mắc các bệnh tự kỉ, tiểu đường, đau tim và đột quỵ của con người cũng có thể được tiên lượng bằng AI.

Mặc dù nghe có vẻ kỳ quặc, nhưng việc sử dụng quy trình xác định cái chết bằng AI này sẽ “có thể giúp xác minh các phương pháp khoa học và phát triển tương lai của lĩnh vực thú vị này", giáo sư Joe Kai, một người đang hoạt động cho Liên Hợp Quốc chia sẻ.

 

Các tin khác