IBM и AstraZeneca создали нейросеть, предвещающую сердечный приступ
В начале марта 2019 года компании IBM и AstraZeneca представили нейросеть, которая может предсказывать сердечный приступ. Результаты работы новой технологии описаны в опубликованной статье «Кластеризация на основе результатов пациентов с острым коронарным синдромом при использовании многозадачной нейронной сети».
Специалисты IBM и фармакологической компании AstraZeneca разработали фреймворк машинного обучения, который замечает приближающиеся признаки острого коронарного синдрома
Команда исследователей собрала данные по возрасту, полу, анамнезу жизни и заболевания, вредным привычкам, а также результаты лабораторных исследований, информацию о проводимом лечении и почти 40 других показателях среди 26 986 взрослых госпитализированных пациентов в 38 городских и сельских больницах Китая. Все данные были загружены в нейросеть, которая должна была узнать, отмечалось ли у пациента в прошлом серьезное неблагоприятное сердечное событие (MACE), а также получал ли он антитромбоцитарные препараты, бета-блокаторы и статины – препараты, снижающие проявления коронарной недостаточности и предотвращающие инфаркт миокарда и инсульт.
Далее авторы статьи проводили кластеризацию методом k-средних для распределения пациентов по семи группам на основе данных, полученных нейросетью. В результате оказалось, что в первом кластере, который содержал пациентов с частыми сердечно-сосудистыми событиями по типу инфаркта и инсульта, но низкой встречаемостью ишемической болезни сердца, основным предиктором следующего сердечного приступа служило наличие сахарного диабета, в то время как в другом кластере, который включал пациентов с тяжелым течением сердечно-сосудистой патологии без предшествующего инфаркта, основными предикторами оказались пожилой возраст и повышенное систолическое артериальное давление.
Исследователи предупреждают, что, хотя кластеризация имеет значение для прогноза заболевания, неясно, могут ли эти данные эффективно использоваться в клинической практике. Тем не менее, их работа демонстрирует, что кластерный анализ на основе искусственного интеллекта является перспективным подходом для классификации пациентов с инфарктом миокарда. Будущие исследования сосредоточатся на определении «кластерно-специфических» вмешательств, при которых учитывается эффективность.[1] предшествующего лечения.
Добавить комментарий