a Cada ano, 20 milhões de pessoas morrem no mundo por doenças cardiovasculares, como infartos ou trombos arteriais ou novas deficiências circulatórias, como indicam pela revista “Science”. A antevisão nesse tipo de eventos é muito complicada, por cota dos médicos, por que os cientistas levam tempo tentando montar uma IA apto de prever os. Para fazer o algoritmo, os autores do estudo analisaram os registos médicos electrónicos de 378.256 pacientes britânicos durante dez anos, com finalidade de descobrir padrões nos detalhes das pessoas que acabaram sofrendo um infarto. Para fazer isso, AI tive que entender sozinha, assim sendo que usaram processos de aprendizagem com 78% dos detalhes (295.267 históricos) pra gerar com os padrões orientações próprias.
, E, em seguida, com a informação acessível, em 2005, fez uma suspeita para os próximos 10 anos em apoio a estas recentes diretrizes pra as informações que não havia funcionário, quase 83.000 históricos. Os resultados obtidos por cientistas da faculdade de Nottingham melhoram os do anterior estudo de referência, um guia apresentada em 2015, a American Heart Association e o American College of Cardiology.
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nos dias de hoje, esta guia é usada por médicos de o mundo todo. Aplicando as informações do guia, os pesquisadores conseguiram uma exatidão superior a 72%, contra 80% do algoritmo. A diferença entre ambos os estudos teria implicado salvar a existência a 355 pacientes de 83.000 analisados.
E se, enfim, se emprega, poderia salvar milhares ou milhões de vidas por ano em todo o mundo, de acordo com a “Science”. Entre os 10 principais fatores de risco instituídos pelo novo estudo, descobrem-se outras novidades, como a presença de uma doença mental ou tomar remédios corticosteróides orais. Também foi descoberto que, frente ao que se esperava, a diabetes não está entre os fatores levados em conta pelo algoritmo.
Esses esforços normalmente não faziam divisão de um plano organizado de toda a corporação. Os algoritmos são capazes de ser treinados a partir de um conjunto limitado de recursos e fatos que resultam em decisões comerciais erradas e, algumas vezes, perigosas, seja dentro ou fora da área comercial. Ao otimizar as decisões locais, tais algoritmos podem afetar de forma involuntária e negativamente novas áreas de negócios ou até mesmo operações globais.
Esses algoritmos individuais podem ser com facilidade manipulados e enganados na tomada de decisões erradas por parcela de atores internos ou externos, adicionando uma nova categoria considerável de riscos de segurança cibernética. A capacitação de alguns algoritmos de aprendizagem de máquina podes reivindicar uma potência de computação cara, o que se intensifica os custos pra unidades de negócios pequenos. Em muitos casos, isso fez com que as unidades de negócio deixarem a IA inteiramente a falsa impressão de que os altos custos de adoção. Geralmente, a maioria, se não todas, as unidades funcionais e operacionais da corporação estão diretamente conectadas. Os detalhes gerados, os conhecimentos que criam e as funções que aderem são compartilhados e são interdependentes.
AI você poderá ver de perto muitas interdependências e relações em grandes quantidades de dados e características que os seres humanos normalmente não conseguem ver. As corporações devem agir rapidamente para robustecer todas as iniciativas de AI e os algoritmos de ML soltos e transfira-o para uma plataforma de IA segura de grau empresarial padrão dentro de uma estratégia geral de adoção de AI.