Uma equipe de pesquisadores anunciou a criação de um novo modelo de inteligência artificial capaz de prever diagnósticos médicos com antecedência. Esta máquina Teria um sistema semelhante ao modelo de chatgpt do OpenAI.
Você pode ver: Os pais indignados acusam o Chatgpt de fornecer conselhos prejudiciais ao adolescente e apresenta uma demanda impressionante por assassinato culpado
Ai pode salvar vidas? Os cientistas fazem um modelo que prevê doenças futuras
A equipe ligou Delphi-2m Use o histórico médico do paciente para uma análise mais detalhada de possível doenças Que pode ter, com a vantagem deste sistema, prevê com antecedência.
O estudo anterior foi publicado em Revista científica Natureza e realizado por pesquisadores internacionais de instituições médicas de Dinamarca, Reino Unido, Alemanha e Suíça, Quem Eles optaram por usar bancos de dados biométricos no BioBank do Reino Unido. Finalmente, para estudar todos os dados médicos, uma tecnologia baseada em um modelo de idioma que inclui o conteúdo de texto foi usado.
Você pode ver: O homem pediu à dieta para conversar e terminou no hospital com doenças graves: os médicos alertam sobre os perigos da IA
Como funciona o sistema Delphi-2m?
Após vários meses de treinamento, a Delphi-2m conseguiu aprender a detectar esquemas em dados de saúde pessoal, muito antes dos diagnósticos médicos, realizando assim Uma combinação precisa que permite realizar previsões significativas para a saúde do paciente.
Além disso, os especialistas enfatizam que o sistema de IA recebeu uma série de gráficos nos quais Delphi-2m poderia reconhecer pessoas que representam o risco de sofrer um ataque cardíaco, de acordo com a idade, a rotina diária, os alimentos, incluindo dados.
Quando o sistema de propagação de doenças estará disponível?
Atualmente, a equipe de pesquisa comentou que, mesmo que a equipe tenha demonstrado progresso, eles ainda consideram isso Mais evidências devem estar sujeitas à aprovação das autoridades médicas.
Os pesquisadores também enfatizaram que o projeto pode ajudar a otimizar os recursos dos sistemas de saúde em todo o mundo, que são principalmente saturados por questões de emergência.






