Google (togetL) von dem Technologieriesen Alphabet Inc. versucht seit einiger Zeit, Zugang zum Gesundheitsbereich zu erhalten, und die Bemühungen scheinen sich auszuzahlen. Google behauptet, ein System geschaffen zu haben, das in der Lage ist, eine Vielzahl von Ergebnissen für Patienten vorherzusagen, darunter die Dauer, für die Personen möglicherweise in ein Krankenhaus eingeliefert werden müssen, ihre Chancen auf Rückübernahme und ihre Chancen auf Tod. Mit diesem Durchbruch, der als Medical Brain bezeichnet wird, könnte Google einen völlig neuen Markt erschließen.
Bloomberg berichtet von einer Fallstudie einer Frau mit Brustkrebs im Spätstadium, bei der die Überlebenschance nach den Standardberechnungsmethoden des Krankenhauses 9, 3% betrug, während Googles prädiktive Analyse ihr eine Sterbewahrscheinlichkeit von 19, 9% während ihres Krankenhausaufenthaltes ergab. Der Patient verstarb innerhalb weniger Tage und bestätigte damit die Behauptungen von Google, dass sein System einen besseren Vorhersagemechanismus bietet.
In der Mai-Ausgabe des Wissenschaftsmagazins Nature beschrieb das Google-Team seine Vorhersagemethode wie folgt: „Diese Modelle übertrafen in allen Fällen die traditionellen, klinisch verwendeten Vorhersagemodelle. Wir glauben, dass dieser Ansatz verwendet werden kann, um genaue und skalierbare Vorhersagen für eine Vielzahl von klinischen Szenarien zu erstellen. “Die Studie hebt die Verwendung neuronaler Netze im Bereich der Gesundheitsversorgung hervor. Ein neuronales Netzwerk ist eine Software für künstliche Intelligenz (KI), die dem menschlichen Gehirn und Nervensystem nachempfunden ist und auf der Verwendung von Daten beruht, um die zugrunde liegenden Beziehungen automatisch zu erkennen und zu verbessern.
So funktioniert das Google-Tool
Ärzte, Krankenhäuser und andere Gesundheitsdienstleister haben seit Jahren Mühe, medizinische Daten für einen Patienten besser zu pflegen und zusammenzufassen. Trotz der Verwendung fortschrittlicher Datenspeichersysteme für den Krankenhausgebrauch war der Erfolg unterschiedlich.
Aus den verfügbaren Berichten geht hervor, dass das Google-System für solche Vorhersageanalysen Tonnen von Datenpunkten durchsucht, um zu der Schlussfolgerung zu gelangen. Im obigen Fall analysierte der Google-Algorithmus 175.639 Datenpunkte, um seine Schlussfolgerung zu ziehen. Die Fähigkeit von Google, Daten in einer Vielzahl von Formen zu lesen - einschließlich handschriftlicher Notizen, die als PDF-Dateien, alte Diagramme und medizinische Berichte gespeichert wurden -, kombiniert mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit, ist der wahre Spielewandel. Der Algorithmus zeigt auch, welche Datenpunkte am nützlichsten waren, um die Schlussfolgerung zu ziehen.
Während die heutigen Vorhersagemodelle rund 80% ihrer Zeit für das Auffinden und Präsentieren von Daten aufwenden, vermeidet Googles Ansatz diesen Engpass.
