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利用人工智能发现重叠医学数据集中的因果关系
(转载:www.idcew.com)

来自美国巴比伦健康和大学学院的一个联合研究小组创造了一种算法,他们声称可以在重叠的医学数据集中找到信息之间的因果关系。他们写了一篇论文描述他们的算法,并上传到arXiv预印本服务器。他们还将在今年的人工智能促进协会会议上做一个陈述,描述他们的研究。


在人工智能研究中,找到一种系统的方法来筛选数据,以找到一个病人特定病情的原因是一个主要的挑战。如果一个病人最近打喷嚏次数比平时多,是因为过敏原已经进入了他们的环境吗?或者他们感冒了?更糟的是,也许他们有癌性肿瘤在他们的鼻窦或大脑里。这当前系统因为在这种情况下寻找正确的答案是以人为基础的。医生提问,并在记忆中寻找答案。如果找不到,他们可以咨询其他医生,或者学习医学教科书或在线数据库。

这个系统有它的优点,当然,它是最好的。但是它也有缺点——它受到人类记忆和足智多谋的限制。许多计算机专家我相信有更好的方法——让电脑来做。目前这是不可能的,但是科学家们正在努力。在这项新的努力中,研究人员引入了一个系统算法分析来自不同的重叠数据集的数据,并发现因果关系。

该算法基于熵的概念,任何系统都会随着时间的推移变得更加无序。研究人员提出,熵也存在于数据集中的信息中,因果力量比描述其结果的数据更有序。在这种情况下,应该有可能反向寻找原因——而这正是他们的算法所做的。

当比较已知因果关系的数据集时,该系统能够正确评估乳腺癌肿瘤的大小和结构——它确定它们没有因果关系因果联系,但两者都是肿瘤是良性还是恶性的指标。

 

(转载:www.idcew.com)
 
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