Компьютер научился предсказывать остановку сердца раньше врачей

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


Американские исследователи создали алгоритм, рассчитывающий вероятность остановки сердца и дыхания у пациентов клиник на основе данных их истории болезни, сообщает New Scientist. Система сможет заблаговременно предупредить об опасном развитии событий (в лучшем случае за четыре часа).

В американских больницах врачи и медсестры оценивают состояние больных, и прежде всего риск экстренной ситуации, требующей реанимации больных, по специальной карточке (модифицированной шкале раннего предупреждения, MEWS). Там указывается четыре показателя: систолическое артериальное давление, частота сердцебиения, артериальное давление и температура.

Шрирам Соманчи (Sriram Somanchi) из Университета Карнеги-Меллон в Питтсбурге ввел в систему данные по 133 тысячам пациентов, проходивших лечение в четырех чикагских больницах в 2006-2011 годах. Вызывать реанимацию к ним пришлось в общей сложности 815 раз. Алгоритм Соманчи, опираясь на 72 показателя, учтенные в историях болезни (в частности, возраст, уровень глюкозы, количество тромбоцитов в крови), предсказал будущую остановку сердца и дыхания в 70 процентах случаев. Для сравнения, врачи по MEWS догадывались о риске опасной ситуации всего в 30 процентах случаев.

Однако алгоритм еще предстоит доработать — он слишком часто выдает ложную тревогу (в 20 процентах случаев). Соманчи собирается корректировать его с помощью данных, полученных в других больницах.

Кроме того, не все ученые согласились с ценностью новой системы. По мнению Питера Доннана (Peter Donnan), специалиста по биологической статистике из Университета Данди (Великобритания), MEWS приносит больше пользы, так как она опирается на минимальный список показателей, и далеко не все больницы собирают и хранят столько информации о пациентах, как чикагские. «С точки зрения статистики, чем меньше модель, тем она лучше», — отметил ученый.


Источник: lenta.ru

Комментарии: