2019. 11. 23. - 08:00
Szívprobléma – megjósolja a várható élettartamot a mesterséges intelligencia
Képes előrejelezni a mesterséges intelligencia, meddig élhet egy szívproblémával küzdő páciens – állítja egy új tanulmány.
Napjainkra a mesterséges intelligencia előnyei az egészségügy területén már nem számítanak újdonságnak.
A kutatók most olyan MI-eszközt fejlesztetek ki, amely képes megjósolni egy szívbeteg páciens várható élettartamát - olyan előrelépés ez, mely lehetővé teszi az orvosok számára, hogy megalapozottabb döntéseket hozzanak a szívbetegek gondozása során.
A szakemberek – köztük a San Diego-i Kaliforniai Egyetem kutatói – elmondták: miközben a szívproblémában szenvedő betegek élettartamának előrejelzése fontos, a kockázat értékelésére szolgáló jelenlegi stratégiák csak mérsékelten sikeresek és szubjektívek lehetnek.
Szívbetegség: a mesterséges intelligencia előre megjósolhatja a várható élettartamot
A tanulmányban, melyet az European Journal of Heart Failure folyóiratban tettek közzé, a kutatók gépi tanulási algoritmust dolgoztak ki, mely közel 6000 szívbetegségben szenvedő beteg azonosítatlan elektronikus egészségügyi adataira épült.
A szakemberek kockázati pontszámot alakítottak ki, amely meghatározta az alacsony és a magas halálozási kockázatot - nyolc változó azonosításával, melyeket a szívelégtelenségben szenvedő betegek többségétől gyűjtöttek össze.
E változók magukba foglalták a nyugalmi állapotban mért vérnyomást, a fehérvérsejtek számát, az albumin, a hemoglobin, a vérlemezkék, a karbamid és nitrogén mennyiségét a vérben, illetve a kreatinin szintjét – vagyis az aminosavak bomlásából származó kémiai hulladékterméket, mely kiválasztódik a vizelettel – világított rá a tanulmány.
Ezen adatok felhasználásával az újonnan kifejlesztett modell az esetek 88 százalékában pontosan megjósolta az élettartamot, s lényegesen jobb teljesítményt nyújtott, mint más, mostanság megjelentetett és népszerű modellek.
„Az új eszköz betekintést nyújt abba, mekkora valószínűséggel halhat meg egy beteg a következő 3 hónapban vagy 1 évben” – mondta el Eric Adler, az UC San Diego tanulmányának társ-szerzője.
A kutatók a modell hatékonyságát az amerikai UC San Francisco-ból származó, azonosítatlan betegek adatainak és 11 európai egészségügyi központból származó adatbázis felhasználásával is tesztelték.
„Sikeresnek bizonyult a csoportokban is – hangsúlyozta Avi Yagil társ-szerző. - Rendkívül fontos, hogy független populációkban megismételjük eredményeinket, így validáljuk módszertanunkat és eredményeit.”
A kutatók hozzátették, hogy a tanulmány ugyanakkor további validálást is igényel – több teszt és nagyobb embercsoport segítségével.
László Adrienn
