ИИ умеет определять все причины сердечной недостаточности
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Ученые применили искусственный интеллект для определения всех потенциальных причин развития сердечной недостаточности — тяжелого хронического заболевания, которое у одних людей прогрессирует быстро, а у других медленно. Теперь, зная точные причины, врачи смогут заранее оценивать риски смертности в краткосрочной перспективе, чтобы, в конечном итоге, вовремя направить все силы для предупреждения летального исхода.
Существующие способы классификации сердечной недостаточности не позволяют прогнозировать прогрессирование заболевания. Одни пациенты остаются стабильными в течение многих лет, а у других заболевание стремительно развивается и быстро приводит к летальному исходу. Чтобы восполнить этот диагностический пробел, ученые из Великобритании создали алгоритмы для определения всех причин сердечной недостаточности с целью классификации рисков.
Исследование основано на анализе медицинских данных более чем 300 тыс. человек с сердечной недостаточностью, сообщается на сайте Университетского колледжа Лондона.
Сопоставляя большие объемы данных, ИИ удалось идентифицировать пять причин диагноза. Для каждой определена собственная степень риска смертности. Сердечная недостаточность с ранним началом связана с рисками летального исхода в 20% случаев, с поздним началом в 46% случаев, с фибрилляцией предсердий в 61% случаев, а метаболические и кардиометаболические причины составили 11% и 37% соответственно.
В настоящее время ученые уже разработали приложение, которые могут использовать врачи во время обследования и ведения своих пациентов. Клинические исследования должны подтвердить точность ИИ в долгосрочной перспективе, после чего технологию можно будет интегрировать в клиническую практику для автоматической оценки. Зная точные причины, врачи смогут уделить особое внимание пациентам в группе высокого риска смертности и предложить им все доступные методы лечения для предупреждения резкого ухудшения состояния.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев