Microsoft는 웹 검색을 통해 폐암을 XNUMX년 일찍 진단할 수 있음을 발견했습니다.

암과 관련하여 회복을 가장 잘 예측할 수 있는 요인 중 하나는 질병이 얼마나 조기에 진단되는지입니다. 따라서 많은 사람들이 심각한 폐 질환을 암시하는 증상이 있을 때 의사에게 가기 훨씬 전에 검색 엔진을 찾는 것이 유감입니다.

물론 지속적인 기침의 대다수는 폐암이 아니라 기관지염이지만, Microsoft 연구원은 머신 러닝을 사용하여 여러 요인을 조정하면 사용자가 검색하는 사람과 관련하여 실제로 어떤 결과를 초래할지 최대 40%의 정확도로 예측할 수 있음을 발견했습니다. 암 진단으로.

5만 검색자의 방대한 익명화된 데이터베이스를 사용하고 "나는 방금 폐암 진단을 받았습니다."와 같은 검색을 한 사용자로부터 역으로 작업한 다음, 여러 쿼리와 같이 최근 진단의 증거를 제공하는 행동을 추적합니다. 치료 옵션과 부작용에 대해, 그들은 최대 XNUMX년 전에 실제로 암에 걸릴 사람을 예측할 수 있는 여러 기준을 사용하여 발견했습니다.

쉰 목소리 및 담배와 관련된 검색과 같은 일부 검색은 명백한 위험 신호였지만 Microsoft의 기계 학습 연구소는 또한 데이터에서 추론된 나이, 성별 및 위치와 같은 요인을 식별할 수 있었습니다. 수준, 더 높은 라돈 수준을 가진 오래된 집, 빈번한 장거리 여행은 질병에 대한 관련 포인터입니다.

“여기서 우리는 쿼리의 텍스트만 보는 것이 아닙니다. 우리는 또한 사람들이 이러한 쿼리를 실행할 때 있는 위치를 고려하고 해당 위치와 연결된 상황별 위험 요소와 다시 연결합니다. .

그들의 모델을 사용하여 1.5년에 40%에서 1%의 희생자를 식별할 수 있었고 정확도는 1000분의 1에서 매우 낮은 100,000분의 XNUMX까지 허용하는 오탐의 수에 따라 다릅니다.

“사람들은 정기적으로 검색 엔진에 건강 문제를 속삭이는 경향이 있습니다. "이러한 종류의 데이터는 보다 공식적인 임상 정보를 보완하는 역할을 할 수 있습니다."

이 연구는 JAMA Oncology에 발표되었으며 지난 XNUMX월에 팀원들이 췌장암 진단을 예측하기 위해 검색 엔진에 묻는 질문 텍스트를 사용하는 가능성에 대한 연구를 확장했습니다. 즉각적인 적용을 찾지는 못하지만 암의 진행 초기에 발견할 수 있는 미래의 검진 시스템에 정보를 제공할 수 있습니다.

와 그러나 Microsoft는 암을 컴퓨터로 해결하기 위해 최선을 다했습니다., Cortana의 팝업이 의사 방문이 크게 잘못되지 않고 실제로 몇 명의 생명을 구할 수 있다고 제안할 수 있습니까?

전체 보고서 읽기 여기 Microsoft에서.