Исследование: ИИ для прогнозирования инсульта и диабета основан на сомнительных данных
Согласно недавнему исследованию, проведенному командой ученых под руководством Адриана Барнетта из Квинслендского технологического университета, множество моделей искусственного интеллекта, предназначенных для прогнозирования инсульта и диабета, использовали данные сомнительного качества. Об этом сообщает научный журнал Nature.
- Исследованы 124 рецензируемые статьи.
- Два основных набора данных с неясным происхождением.
- Первый набор касается прогнозирования инсульта и включает данные о 5 110 пациентах.
- Второй набор связан с диабетом и охватывает 100 000 участников.
Содержимое обзора:
Проблемы с набором данных для инсульта
Первый набор данных, загруженный на платформу Kaggle, содержит информацию о состоянии здоровья 5 110 человек, включая историю сердечно-сосудистых заболеваний и уровень глюкозы. Однако при анализе данных выяснили, что в них практически нет пропусков, что вызывает сомнения. Барнетт отмечает, что в реальных данных всегда существуют пробелы, поскольку участники могут пропускать обследования или покидать исследования.
Несмотря на это, данный набор использовался в 104 исследованиях по всему миру, включая проекты в Индонезии и США. Загружен он был специалистом из Мадрида, Федерико Сориано Паласиосом, который указал на Kaggle, что данные получены из конфиденциального источника.
Анализ данных о диабете
Второй набор данных включает информацию о 100 000 человек, однако команда Барнетта обнаружила лишь 18 уникальных значений уровня глюкозы, что вызывает сомнения в достоверности. Также были выявлены тысячи дублирующихся значений. Данный набор использовался в 21 исследовании, однако клинические применения пока не нашли.
Загрузил данные инженер из Индии, Мохаммед Мустафа, который указал на Kaggle, что источник данных является агрегированными медицинскими картами, но не раскрыл конкретные детали из-за соображений конфиденциальности.
| Набор данных | Количество участников | Проблемы |
|---|---|---|
| Прогнозирование инсульта | 5 110 | Отсутствие пропусков |
| Прогнозирование диабета | 100 000 | Мало уникальных значений |
По мнению исследователей, использование данных с неясным происхождением может привести к ошибкам в диагнозах и рекомендациях по лечению. Журнал Scientific Reports уже отозвал несколько статей из-за сомнений в достоверности используемых данных.