ทีมนักวิจัยจาก University of Nottingham ในสหราชอาณาจักร ได้ทำการพัฒนาระบบ Artificial Intelligence (AI) ที่ทำการวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยในแต่ละวันเพื่อทำการทำนายการเกิดหัวใจล้มเหลวและสมองขาดเลือดได้แม่นยำกว่าวิธีการใช้วิธีการทั่วไปแล้ว
การทำนายผลด้วย AI นี้เป็นการทำนายว่าภายในอีก 10 ปีถัดจากนี้ ผู้เข้ารับการทดสอบจะเกิดอาการหัวใจล้มเหลวหรือสมองขาดเลือดหรือไม่ และ AI ก็สามารถทำนายได้แม่นยำกว่าวิธีการที่แพทย์ทั่วไปใช้ โดยตรวจพบผู้ที่มีแนวโน้มเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำกว่าวิธีการปกติถึง 355 รายเลยทีเดียว ซึ่งการทำนายอาการเหล่านี้ถือเป็นเรื่องที่ยากมาก แม้แต่ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ในวารสาร PLOS One เองก็ยังได้ระบุว่ากว่าครึ่งของผู้ที่มีอาการทั้ง 2 ประเภทนี้ ตรวจพบในคนทั่วไปที่ไม่ได้มีสัญญาณของความเสี่ยงใดๆ ล่วงหน้าเลย
ที่ผ่านมาวิธีการตรวจสอบทั่วไปนั้นจะใช้แนวทางที่กำหนดโดย American College of Cardiology เป็นหลักเพื่อเฟ้นหาปัจจัยเสี่ยงต่างๆ ในแต่ละคน เช่น ความดันเลือดสูง, ปริมาณคลอเรสเตอรอล, อายุ, การสูบบุหรี่ และการเป็นเบาหวาน แต่ในงานวิจัยนี้ได้ใช้การทำ Machine Learning เพื่อตรวจสอบประวัติสุขภาพของผู้ป่วยจำนวน 378,256 รายตั้งแต่ปี 2005 ถึงปี 2015 ที่ผ่านมา ผสานรวมเข้ากับข้อมูลประชากร, อาการป่วย, ใบสั่งยา, ความถี่ในการมาโรงพยาบาล, ผลการตรวจแล็บ และอื่นๆ เข้าไปด้วย
การ Train Model ของ Machine Learning ครั้งนี้ใช้ข้อมูล 75% ในการเรียนรู้ และใช้ข้อมูลที่เหลือ 25% ในการทดสอบความแม่นยำ และได้ผลลัพธ์ออกมาที่ความแม่นยำระดับ 74.5% – 76.4% ซึ่งถือว่าแม่นยำกว่าการตรวจสอบโดยวิธีการมาตรฐานที่มีความแม่นยำอยู่ที่ 72.8% แล้ว และวิธีการที่ใช้จนได้ผลลัพธ์แม่นยำที่สุดนี้ ก็คือการทำ Neural Network นั่นเอง หากมองเป็นตัวเลขเปอร์เซ็นต์อาจไม่เยอะมากนัก แต่ตัวเลขเหล่านี้หากแปลงมาเป็นการตรวจสอบผู้ป่วยจำนวน 7,404 คนแล้ว ก็สามารถระบุตัวผู้มีความเสี่ยงเพิ่มขึ้นได้มากถึง 355 รายเลยทีเดียว
เทคโนโลยี AI ในการวิเคราะห์ผู้ป่วยนี้ ในอนาคตจะมีบทบาทเป็นอย่างมากในการเพิ่มความแม่นยำในการตรวจอาการและการรักษา และงานวิจัยต่างๆ ที่เกิดขึ้นในทุกวันนี้ ก็จะกลายมาเป็นเครื่องมือทางการแพทย์จริงๆ ในอีก 5 ปีข้างหน้า และเหล่าบุคลากรทางการแพทย์เองก็ต้องเริ่มเตรียมตัวเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ๆ เหล่านี้เพื่อให้การตรวจรักษามีประสิทธิภาพและความแม่นยำมากยิ่งขึ้นต่อไปในอนาคต