Нажмите "Enter", чтобы перейти к контенту

Эффективность лечения можно предсказать с помощью системы искусственного интеллекта

Эффективность лечения можно предсказать с помощью системы искусственного интеллекта

Исследователи разработали новую технологию искусственного интеллекта, которая может сравнивать различные методы лечения и определять наиболее подходящий вариант для пациента. Обычно эффективность лечения проверяют с помощью рандомизированных исследований, в которых люди произвольно делятся на 2 группы: одной из групп предлагается лечение, а другой — плацебо. Исследователи, в том числе из Университета Восточной Финляндии и Университета Аалто, продемонстрировали, что могут быть другие подходы к оценке эффективности лечения.

По словам профессора Университета Восточной Финляндии Олли-Пекки Рюйнанена, этот метод открывает новые и заслуживающие внимания возможности для развития медицинских исследований. Рюинанен сказал: «Теперь мы можем предвидеть результат лечения у отдельных пациентов и оценивать новые и существующие методы лечения. Кроме того, этот метод может заменить несколько рандомизированных испытаний моделированием ».

В статье, опубликованной в журнале Healthcare Informatics Research, команда использовала этот метод для оценки эффективности лечения обструктивного апноэ во сне. Тем не менее, по словам ученых, этот метод также может быть применен к другим методам лечения.

Исследование показало, что у пациентов с апноэ во сне постоянное лечение положительным давлением в дыхательных путях снижает смертность и частоту цереброваскулярных инсультов и инфарктов миокарда на 5% в долгосрочной перспективе. С другой стороны, CPAP для людей с сердечными заболеваниями был менее эффективен.

Точно так же недавно медицинская компания по искусственному интеллекту Bay Labs и Northwestern Medicine заявила, что лучший пациент был привлечен для проведения первого в своем роде исследования. В ходе исследования будет оцениваться использование программного обеспечения для ультразвукового контроля сердца EchoGPS от Bay Labs для облегчения работы CMA (сертифицированных медицинских помощников) медицинскими специалистами, не имеющими предыдущего опыта сканирования для записи высококачественных эхокардиограмм.

Кроме того, в исследовании будет оцениваться использование пакета программного обеспечения для измерения и интерпретации EchoMD для выявления определенных категорий сердечных заболеваний у лиц в возрасте 65 лет и старше, проходящих обычные физические тесты в учреждениях первичной медико-санитарной помощи.

Будьте первым, кто оставит комментарий!

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *