В Кабардино-Балкарском государственном университете им. Х. М. Бербекова (КБГУ) сотрудник лаборатории интеллектуальных систем и анализа данных Тимур Бицуев создал ML-модель (модель машинного обучения), способную выявлять риски сердечной недостаточности на самой ранней стадии, до возникновения клинических симптомов.
ML-модель предварительно подготовили на большом количестве обезличенных медицинских данных, размещённых в открытом доступе. В этих данных есть и результаты лабораторных анализов, и клинические исследования, и выдержки из истории болезни пациентов, и данные об их образе жизни. Благодаря комплексному обучению ИИ-ассистент сможет находить и анализировать сложные закономерности.
«Система не заменяет врача, а выступает в роли интеллектуального ассистента, предоставляя основанную на данных объективную оценку. Это поможет специалисту принять более взвешенные решения о дополнительных обследованиях, назначении терапии или коррекции образа жизни. Алгоритмы машинного обучения способны находить скрытые взаимосвязи в данных, которые могут оставаться незамеченными при традиционном анализе, тем самым указывая на ранее недооценённые факторы риска», − рассказал разработчик Тимур Бицуев.
ИИ-ассистент сможет эффективно отслеживать пациентов с угрозой сердечной недостаточности, чтобы врач заранее подобрал план мониторинга и лечения такого больного. Также ML-модель поможет уменьшить время приёма одного пациента и сократить число госпитализаций благодаря оперативной диагностике сердечной недостаточности на ранних этапах.
Источник: Официальный сайт Кабардино-Балкарского Государственного Университета им. Х.М. Бербекова
Юлия Ильина, специально для Агентства Особых Новостей (on24.media)
Фото из открытых источников