Googleの医療ブライアンはチームは、このようなグラフの注釈を埋めるように、AI、AIは過去の情報へのアクセスを得ることができない技術を開発し、PDFなどのノート、の、今の情報を取得するために新しいシステムを決定するために分析することができ、分析に必要な時間、および過去に比べてより効率的に。加えて、患者の入院期間を予測するためには、再入院の外にチャンスかも、とさえ短期的には死の確率を予測することができます。
場合にはスタンフォード大学、シカゴ大学、カリフォルニア大学、サンフランシスコで月にGoogleの医療ブライアン・チームは今年、患者の死亡率を予測するために、このAIモデルを研究するために、一つは、乳癌の端子疾患を持っていました苦しみ、病院に通院した後、入院時の死亡率は9.3％であったと推定されたが、AIの分析では死亡リスクは19.9％と高く、後で病院に入院した。彼の死の後の週。
これは、GoogleのAIプログラムは、86％と比較して、人の95％の精度までの死亡リスク、および伝統医学の予測方法の精度を予測することが認められました。
伝統的な医学的診断は、医師は、さらに死亡率はAI技術のタイミングの使用、権利の範囲はこのように上の使用とすることを含め、多くの倫理的な議論を引き起こした予測することができ、また、AIは、医師は、効率を改善することが期待され、機器やデータ処理に多くの時間を費やしたが、そして、それがパニックを引き起こすかどうか、医療保険への影響など。