Običajno simptome in specifične medicinske izraze med seboj poveže zdravnik, vendar ruski raziskovalci preizkušajo nov pristop. S pomočjo ponavljajočih se nevronskih mrež in semantično vektorsko predstavitvijo besed so premagali prepad med poklicnim izrazjem zdravstvenih delavcev in pacientovimi opisi svojih simptomov.
V projektu so sodelovali Federalna univerza v Kazanu, Moskovski inštitut za fiziko in tehnologijo (MIPT) in še nekatere druge univerze, rezultati pa so bili predstavljeni v znanstvenem članku. Za boljšo natančnost so v programski komplet naložili medicinske tekste in ustvarili poseben besedni leksikon. Na podlagi teh podatkov programska oprema pripisuje vektorje posameznim besedam.
Valentin Malih, pridruženi raziskovalec v laboratoriju za nevronske mreže in globoko učenje na MIPT, razlaga, da ima sistem sposobnost pomnjenja besedil. »Nalagamo besedila, sistem pa jih nato primerja z Mednarodno klasifikacijo bolezni,« je Malih predstavil postopek. »Metuljčke v želodcu« bo sistem na primer zavrnil in jih ne bo priznal za simptom, ker tovrstnih opisov ni v Mednarodni klasifikaciji bolezni.
Andrej Filičenkov, raziskovalec na oddelku za računalniško tehnologijo na univerzi ITMO (Raziskovalna univerza za informacijske tehnologije, mehaniko in optiko v Sankt Peterburgu), je prepričan, da je komunikacija eden od večnih problemov v medicini in zdravstvu.
»Če gledamo skozi algoritme, je naloga podobna prevajanju v različnih jezikih, četudi so si ti jeziki med seboj podobni,« je ponazoril Filičenkov in dodal, da lahko ponavljajoče se nevronske mreže odkrijejo povezave med določenimi elementi ob upoštevanju konteksta.
Analiza besedil s pritožbami glede zdravja v družbenih omrežjih bi nam lahko pomagala razumeti, kako zdravila vplivajo na telo, so prepričani sodelujoči znanstveniki. Tehnologija bi nam lahko tudi bolj razjasnila, kakšen je vpliv zdravil v kombinaciji s prehranjevanjem in življenjskim slogom.
Ruski računalničarji prav tako verjamejo, da nam lahko idealnega partnerja ali partnerko poišče računalniški algoritem. Spoznajte BigDataLove in si ustvarite svoje mnenje!