Джошуа Ганс - Искусственный интеллект на службе бизнеса

Как и большинство медицинских приложений, Cardiogram собирает данные научных исследований с участием шести тысяч пользователей. Из них примерно у двухсот человек уже диагностировано нарушение сердечного ритма, Cardiogram остается только получить с помощью Apple Watch данные и сравнить их с предыдущими показателями.

Такие продукты продолжают совершенствовать точность прогнозов даже после выпуска. Прогностическим машинам необходимы данные обратной связи о корректности прогнозов: в данном случае это частота нарушений сердечного ритма среди пользователей продукта. Машина объединяет эти данные со входными данными кардиомониторинга и на основе полученной информации непрерывно повышает качество прогнозов.

Однако добыть обучающие данные не всегда легко. Для прогноза одной группы (в нашем случае это пациенты с риском сердечных заболеваний) необходима информация как о потенциальном риске (нарушении сердечного ритма), так и о том, что необходимо для уточнения прогноза данного прецедента в новом контексте (кардиомониторинг).

Еще сложнее, когда прогноз касается будущих событий. Вы можете предоставить прогностической машине подтвержденную информацию только на настоящий момент. Скажем, вы надумали купить билет на игры любимой команды на следующий сезон. В Торонто большинство болеет за местную хоккейную команду Maple Leafs. Вы хотите ходить только на матчи, в которых любимая команда победит, и не желаете платить за проигрышные. Вы решили, что стоит купить билет только в случае, если команда в следующем году выиграет минимум половину матчей. Но для этого вам необходимо спрогнозировать количество побед.

В хоккее выигрывает команда, загнавшая больше шайб в ворота противника. Поэтому вы предполагаете, что команда, забивающая больше голов, побеждает чаще. Вы загружаете в прогностическую машину данные за прошлые сезоны: сколько каждой команде засчитали голов, сколько она пропустила, каково количество побед каждой команды. Вам кажется, что это великолепный способ прогнозировать вероятность победы. Теперь вы собираетесь таким же образом прогнозировать количество выигрышей на следующий год.

Но ничего не выйдет, поскольку это невозможно. У вас нет информации о том, как сыграет команда в предстоящем сезоне, следовательно, вы не узнаете ничего о предстоящих спортивных победах или поражениях. У вас есть данные за прошлый сезон, но они не пригодятся, потому что вы научили машину прогнозировать по данным за текущий год.

Для вашего прогноза необходимы данные, доступные на момент прогнозирования. Возможно переучить прогностическую машину использовать забитые в прошедшем году шайбы для прогнозирования предстоящих побед. Можно добавить другую информацию, например о выигранных ранее матчах или возрасте игроков команды и качестве их игры.

Так работают многие коммерческие приложения ИИ: для создания прогностической машины берут входные данные вместе с критериями исходов, а затем используют входные данные новой ситуации для прогнозирования ее исхода. Если вы располагаете данными по исходам, то ваша прогностическая машина может непрерывно обучаться на данных обратной связи.

Сбор информации нередко стоит дорого, но прогностические машины иначе работать не могут. Исходные данные необходимы для их создания, функционирования и совершенствования.

Следовательно, нужно найти решение относительно масштаба и диапазона приобретаемых данных. Сколько разных типов данных вам понадобится? Сколько различных объектов требуется для обучения? Как часто вам необходимо собирать данные? Большее число типов, объектов и частый сбор означают, что цена будет выше, но и выгода тоже увеличится. Взвешивая решение, следует тщательно продумать, что именно вы собираетесь прогнозировать. Конкретные предсказательные задачи подскажут ответ.

Программа Cardiogram разработана для прогнозирования риска развития и возникновения инфарктов. Нарушения сердечного ритма в ней использовались в качестве индикатора (подтвержденного медициной) [35]. В качестве цели установили выявление нарушений, после чего оставалось только получить данные о ЧСС пользователей. Могли также использоваться данные о сне, физической активности, родственниках, истории болезни и возрасте. После получения данной информации приложению требовался всего один прибор, точно измеряющий единственный параметр – ЧСС.

Данные были необходимы Cardiogram и для обучения – в базе состояло шесть тысяч человек, и некоторые из них страдали нарушениями сердечного ритма.

Несмотря на обилие датчиков и разнообразие потенциально доступных данных о пользователях, по большинству людей Cardiogram собирала немного информации. И доступ требовался только к данным об отклонениях сердечного ритма у людей из обучающей ИИ выборки. Таким образом, количество переменных оказалось относительно малым.

Для качественного прогноза в распоряжение машины должны быть предоставлены обучающие данные по достаточному количеству людей (или единиц анализа). Количество зависит от двух факторов: первый – стабильность «сигнала» по отношению к «шуму», второй – насколько точным должен быть прогноз, чтобы он имел смысл. Иными словами, требуемое количество людей зависит от того, считаем мы ЧСС сильным или слабым прогностическим критерием нарушений сердечного ритма, и того, насколько дорого обойдется ошибка. Если ЧСС считается сильным прогностическим критерием, а ошибки не принесут проблем, то достаточно нескольких человек. Если же это слабый критерий или любая ошибка может стоить жизни, то необходимы тысячи людей, а лучше миллионы. В предварительном исследовании Cardiogram, как мы уже говорили, использовалась выборка из шести тысяч человек, в том числе двухсот с нарушениями сердечного ритма. Впоследствии сбор дополнительной информации осуществлялся посредством обратной связи о том, диагностировано ли у пользователей нарушение сердечного ритма.

Почему именно шесть тысяч? Специалисты по обработке и анализу данных пользуются отличным инструментарием для получения необходимого объема информации с учетом желаемой надежности и степени точности прогноза. Эти инструменты называют «расчетом мощности» – они сообщают, сколько единиц требуется для проведения анализа, с тем чтобы прогноз имел смысл [36]. Очевидно, придется искать компромисс: для более точного прогноза необходимо больше анализируемых показателей, а они могут дорого стоить.

Cardiogram требует постоянного сбора данных – посекундного, – и для этого используется Apple Watch: ритм сердечных сокращений варьируется в течение дня, а для точности измерений необходим многократный анализ того, насколько измеренный показатель типичен для конкретного человека. Алгоритмы Cardiogram используют устойчивый поток данных от устройства, которое человек постоянно носит на теле, в противовес результатам отдельных измерений при посещении врача.