Специалисты IBM и фармакологической компании AstraZeneca разработали фреймворк машинного обучения, который замечает приближающиеся признаки острого коронарного синдрома.
Острый коронарный синдром (ОКС) — широкий термин, описывающий ситуации, возникающие, когда ток крови в сердце внезапно нарушается. ОКС может привести к инфаркту миокарда. По данным ВОЗ, от сердечно-сосудистых заболеваний в 2016 году умерло 17,9 млн человек, сейчас это основная причина смертности во всем мире.
Для своего исследования IBM и фармакологический гигант AstraZeneca использовали данные почти 27 тысяч взрослых пациентов из 38 городских и сельских больниц Китая: возраст, пол, историю болезни, результаты лабораторных анализов и процедур и еще около 40 других параметров.
Ученые спроектировали нейронную сеть, которая учитывает одновременно четыре фактора: были ли у больного перед ОКС тяжелые побочные реакции со стороны сердца (MACE); получал ли он антитромбоцитные медикаменты для предотвращения образования сгустков крови в коронарных артериях; давали ли ему бета-блокаторы, снижающие кровяное давление; и прописывали ли им статины, класс препаратов, снижающих уровень холестерина.
Затем разработчики применили статистический метод k-средних, чтобы разбить пациентов на семь групп. Это позволило получить полезную информацию: в одной группе, в которую входили люди с высоким показателем MACE, но низким уровнем заболевания, главным предиктором ОКС был диабет. В другой — с пациентами в тяжелом состоянии — возраст и систолическое давление, пишет VentureBeat.
Так ученые смогли получить анализ картины состояния больных с ОКС, в котором также содержатся рекомендации по лечению и прогноз на выздоровление.
Тем не менее, разработчики подчеркивают, что применять эту информацию для назначения лечения без дальнейших исследований еще рано, несмотря на весь потенциал этого метода. Сперва следует провести клинические испытания.
Прогнозировать на пять лет вперед спад когнитивных функций при помощи ИИ научились в Канаде. Алгоритм изучает сигнатуры МРТ, генетические характеристики, а также набор клинических данных пациента и определяет, может ли нарушение когнитивных способностей привести к развитию болезни Альцгеймера.
Источник: hvylya.net
