Обычно лечение сепсиса происходит с помощью внутривенных инъекций и вазопрессоров — группы препаратов, которые применяются для сужения сосудов. Однако эти методы являются спорными во врачебной среде, так как содержат риски для здоровья пациентов. ИИ же попытались обучить собирать сведения о состоянии здоровья пациента, которые он мог получить из баз данных клиник, после чего указать на оптимальное решение, исходя из множества данных об организме.
Предварительно ИИ проанализировал данные около 100 тыс. пациентов с сепсисом, которые лечились за последние пять лет. Он учитывал 48 подкатегорий данных, которые были важны для назначения лечения: возраст, медицинские показатели, состояние здоровья до начала терапии. В 98% случаев решения ИИ приводили к улучшению здоровья пациентов и были точнее, чем у врачей.
Также исследователи провели эксперимент, который был посвящен переломам. Крупные травмы обнаружить легко, но небольшие переломы могут быть сложными даже для специалиста.
Команда набрала 18 хирургов-ортопедов для диагностики около 1,5 млн изображений потенциальных переломов запястья, а затем использовала эти данные для обучения своего алгоритма. Он выделял области, которые потенциально были травмированы. В этом случае точность определения перелома выросла с 81% до 92%, а специфичность — возможность поставить правильный диагноз — с 88% до 94%.