Ученые из Массачусетского технологического института создали нейросеть G-Net, которая способна предсказать течение заболевания. С ее помощью врачи смогут сформировать альтернативные пути лечения, говорится на сайте организации.
Новинку разработали совместно с сотрудниками IBM. В её основе лежит метод причинно-следственного вывода, оценивающий эффект динамического воздействия в присутствии измеренных смешанных переменных, влияющих на назначения медработников и на итоговые результаты. По словам специалистов, G-Net использует рекуррентные нейронные сети (RNN), что позволяет им лучше моделировать временные последовательности со сложной и нелинейной динамикой.
Команда ученых предоставила два набора данных, основанных на ложных фактах. В каждом из них было примерно 1000 известных траекторий протекания лечения пациентов. На определенном шаге эксперты меняли их, заставляя нейросеть выстраивать около сотни новых прогнозных траекторий.
"Наша конечная цель - разработать метод машинного обучения, который позволил бы врачам исследовать различные сценарии и варианты лечения", - сказал научный работник MIT Ли-вэй Леман.
Сейчас G-Net хорошо работает со смоделированными данными, но необходимо значительно улучшить алгоритм, прежде чем его можно будет применить к реальным пациентам, заключили создатели нейросети.
