Машинное обучение используется для лечения детей с артритом |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-03-03 17:00 Печальный факт, но у детей может развиться артрит. У одних наступает ремиссия, у других все становится только хуже. Как сообщается, новая методика машинного обучения позволяет прогнозировать, к какой категории относятся дети, что позволяет соответствующим образом адаптировать их лечение. Ученые из Университета Торонто начали с сбора клинических данных, касающихся 640 детей с артритом, которые были собраны в период между 2005 и 2010 годами. Этот набор данных включал в себя симптомы каждого пациента, а также их результаты. Затем использовались алгоритмы машинного обучения, чтобы просеять всю эту информацию в поисках повторяющихся паттернов. Было обнаружено, что большинство детей можно разделить на одну из нескольких групп, в зависимости от области их тела, в которой присутствовала боль – эти области включали область таза, пальцы, запястья, пальцы ног, колени и лодыжки. Некоторые из пациентов, однако, не вписывались аккуратно в одну группу, так как их суставная боль не была локализована. Именно этим детям потребовалось больше времени, чтобы перейти к ремиссии, и что далось им хуже, чем другим. Теперь есть надежда, что, как только пациент будет определен как принадлежащий к этой последней группе, врачи могут приступить к назначению достаточно мощных лекарств, возможно, улучшающих результаты. С другой стороны, если будет установлено, что ребенок в любом случае может вскоре прийти к ремиссии, использование лекарств может быть сведено к минимуму – это одновременно сократит расходы и избавит пациента от ненужных продолжительных побочных эффектов. Знание того, какие дети получат пользу от того, какое лечение и в какое время будет лучшим, действительно является краеугольным камнем персонализированной медицины. Это вопрос, на который врачи и семьи хотят ответить, когда детям впервые ставят диагноз. Профессор Университета Торонто Рей Йунг. Автор: Бен Коксворт Перевод: Филипп Дончев Ссылка на источник: https://newatlas.com/machine-learning-children-arthritis/58652/ Источник: m.vk.com Комментарии: |
|