Robotika se sve češće koristi u medicini, odnosno pri dijagnozama i ljekarskom tretmanu. Britanski naučnici sproveli su istraživanje zasnovano na medicinskim podacima prikupljenim 2006-2016. godine nad pola miliona Britanaca.
Tokom tog perioda, 14.500 ljudi je preminulo, najviše od raka, srčanih i respiratornih bolesti.
Naučnici su radili na algoritmu kako bi saznali koliki je rizik da neko zbog hroničnih bolesti umre ranije u odnosu na prosječni životni vijek u toj zemlji.
Podaci koje im je dala vještačka inteligencija pokazali su se prilično preciznim, te mnogo pouzdanijim u odnosu na modele koji nisu koristili tu tehniku.
Testirane su i dvije vrste metodologije zasnovane na vještačkoj inteligenciji jedna je “dubinsko učenje” bazirano na informacijama iz postojećih primjera, a druga je metoda “random forest”, odnosno metod mašinskog učenja koji se zasniva na izgradnji “stabla odluke”.
Rezultate su uporedili sa onim iz standardnih algoritama, kakvi se inače koriste i poznati su kao “Koksov model”.
Svi modeli koji su korišteni u istraživanju prilikom izračunavanja životnog vijeka koristili su podatke poput: godina, pola, konzumiranja cigareta i postojećih dijagnoza. Ali, modeli su se razlikovali po nekim drugim stvarima – za “Koksov model” bili su važni podaci poput fizičke aktivnosti, a za model “stablo života” procenat masnoće i ishrana.
Istovremeno, za model zasnovan na “dubinskom učenju” važni faktori su bili rizici na poslu, konzumiranje alkohola, korištenje nekih lijekova i zagađenje vazduha. Najtačnije rezultate dao je algoritam koji se zasniva na “dubinskom učenju” – 76 odsto usjpešnosti.
Sa drugom metodom taj postotak iznosi 64 odsto – stablo života, dok je za “Koksov model” bio 44 odsto, navodi TV mreža “En-Bi-Si”.
Najnovije vijesti Srpskainfo i na Viberu