Új AI-módszerrel fedeztek fel klinikai mintákat 3276 mellrákos beteg adatain
A jelenlegi főnév-alapú AI modellezés korlátait áthidaló keretrendszerrel 3276 mellrákos beteg elektronikus egészségügyi adatait elemezték.
Alapvetően korlátozta az AI fejlődését a domináns, főnév-alapú modellezési paradigma, amely nem tudta megfelelően ábrázolni a jövőt mint nyitott időbeli dimenziót — írja egy új, előnyomtatott tanulmány az arXiv-on.
A kutatás egy ige-alapú paradigmát vezet be, amely pontosan definiálja a „időzítési számítást” és a „lehetőséget”, így az AI hatékony eszközzé válhat gondolkodásunk nyelvtani megvalósításában.
A jövő térképezése
A keretrendszert 3276 mellrákos beteg longitudinális elektronikus egészségügyi (EHR) adatain alkalmazták. A rendszer empirikusan demonstrálta a klinikailag szignifikáns páciens-trajektóriák automatikus felfedezését, valamint a kontrafaktuális időzítési dedukciót.
Adatokon alapuló felfedezések
Mindkét eredmény tisztán adatvezérelt, nem igényel előzetes doménismeretet, és a tanulmány szerzői szerint tudomásuk szerint az első ilyen demonstráció a gépi tanulási irodalomban. Az új módszerrel a jövőbeli események időzítését és a lehetséges kimeneteleket is modellezni lehet, ami jelentős előrelépést jelenthet az orvosi diagnosztikában és a kezelési tervek személyre szabásában. A 3276 beteg adatain alapuló kutatás 2024. március 10-én került publikálásra az arXiv oldalon.