Ученые Массачусетского технологического института описали нейросеть G-Net. Она способна предсказать течение болезни пациента при различных способах лечения.
Как пояснили создатели, в основе нейросети лежит метод причинно следственного вывода. Благодаря ему G-Net способна оценивать эффект динамических воздействий в присутствии смешанных переменных. Нейросеть задействует рекуррентные нейронные сети, позволяющие моделировать временные последовательности со сложной и нелинейной динамикой.
Когда ученые оценивали способность прогнозирования G-Net, они создали два набора ложных данных. Каждый из них содержал порядка 1000 известных траекторий протекания лечения пациентов. На определенном этапе специалисты меняли способ лечения, в результате чего нейросеть выстраивала около ста новых прогнозных траекторий.
Специалисты отметили, что, хотя G-Net хорошо работает со смоделированными данными, необходимо значительно улучшить алгоритм, прежде чем его можно будет применить к реальным пациентам.
