Teknologi gergasi Alphabet Inc. Google (GOOGL) telah cuba membuat kemasukan ke ruang penjagaan kesihatan untuk sementara waktu sekarang, dan usaha itu sepatutnya membuahkan hasil. Google mendakwa telah mencipta sistem yang mampu meramalkan pelbagai hasil untuk pesakit, termasuk tempoh yang mana orang mungkin perlu dimasukkan ke hospital, peluang mereka untuk kemasukan kembali dan kemungkinan kematian mereka. Dipanggil Brain Perubatan, terobosan ini dapat memberi Google pasaran baru untuk diterokai.
Bloomberg melaporkan kajian kes seorang wanita yang mengalami kanser payu dara peringkat akhir yang diberi peluang bertahan sebanyak 9.3% oleh kaedah pengkomputeran standard hospital, sementara analisis ramalan Google memberinya peluang 19, 9% mati semasa tinggal di hospitalnya. Pesakit meninggal dunia dalam masa beberapa hari, menegaskan tuntutan Google untuk menawarkan mekanisme ramalan yang lebih baik oleh sistemnya.
Dalam edisi Mei jurnal saintifik, pasukan Google menerangkan metodologi ramalannya: "Model-model ini mengatasi model ramalan tradisional dan klinikal yang digunakan dalam semua kes. Kami percaya pendekatan ini dapat digunakan untuk membuat ramalan yang tepat dan berskala untuk pelbagai senario klinikal. "Kajian ini menyoroti penggunaan rangkaian saraf dalam bidang penjagaan kesihatan. Rangkaian saraf merupakan bentuk perisian kecerdasan buatan (AI) yang dimodelkan pada otak manusia dan sistem saraf yang bergantung kepada penggunaan data untuk secara automatik belajar dan memperbaiki mengenal pasti hubungan yang mendasari.
Bagaimana Alat Google berfungsi
Pengamal perubatan, hospital dan penyedia penjagaan kesihatan lain telah berjuang selama bertahun-tahun untuk mempertahankan dan meringkaskan data perubatan untuk pesakit. Walau bagaimanapun, walaupun menggunakan sistem penyimpanan data canggih yang digunakan untuk kegunaan hospital, kejayaan telah berubah-ubah.
Laporan yang ada menunjukkan bahawa sistem Google untuk analisis ramalan seperti ini berfungsi untuk menyaring banyak tan data untuk mencapai kesimpulan. Dalam kes di atas, algoritma Google menganalisis 175, 639 titik data untuk membuat kesimpulannya. Kapasiti Google untuk membaca data dalam pelbagai bentuk-termasuk nota tulisan tangan disimpan sebagai PDF, carta lama dan laporan perubatan-digabungkan dengan kelajuan pemprosesannya ialah penukar permainan sebenar. Algoritma juga menunjukkan titik data mana yang paling berguna dalam mencapai kesimpulan.
Walaupun model ramalan masa kini membelanjakan kira-kira 80% daripada masa untuk pemanduan dan persembahan data, pendekatan Google mengelakkan kesesakan ini.
