Дата публикации: 10 декабря 2021 г.

MIT: система машинного обучения поможет врачу найти лучший метод лечения

Исследователи Массачусетского технологического института, разработали модель машинного обучения, которая поможет врачам выбирать наименее рискованные методы лечения в неотложных ситуациях, например при сепсисе.

Изображение: Кристин Данилофф, Массачусетский технологический институт, стоковые изображения

Исследователи из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology, MIT) и других организаций разработали модель машинного обучения, которую можно использовать для определения методов лечения, которые определяют наиболее высокий риск при лечении. То сеть, разработанная модель также может предупреждать врачей, когда больной сепсисом приближается к медицинскому тупику, точке, когда пациент, скорее всего, умрет, независимо от того, какое лечение используется, чтобы они могли вмешаться, пока не стало слишком поздно.

Применительно к набору данных о пациентах с сепсисом в отделении интенсивной терапии больницы модель исследователей показала, что около 12% лечения умерших пациентов были вредными. Исследование также показывает, что около 3 процентов пациентов, которые не выжили, оказались в медицинском тупике за 48 часов до смерти.

«Мы видим, что наша модель почти на восемь часов опережает признание врачом ухудшения состояния пациента. Это мощно, потому что в этих действительно деликатных ситуациях каждая минута на счету, и понимание того, как развивается пациент, и риск назначения определенного лечения в любой момент времени, действительно важны», - говорит Тейлор Киллиан (Тaylor Killian), аспирант в Группа Healthy ML Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, CSAIL).

Источник: news.mit.edu

Гасанбекова Л. А. Оценка эффективности финансово-хозяйственной деятельности государственных унитарных предприятий Практическое пособие / Л. А. Гасанбекова, В. И. Никитина, Б. В. Сошников; под общ. науч. ред. канд. экон. наук О. А. Коробко. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2019. – 49 с. (ISBN 978-5-904670-54-2). Доступна электронная версия печатного издания.

Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления Сборник материалов III Всеросс. науч.-практ. конф., г. Москва, 29 декабря 2017. – М.: ФГБНУ «Аналитический центр» Минобрнауки России, 2018. – 200 с. (ISBN 978-5-904670-53-5). Доступна электронная версия печатного издания.

открыть полный список изданий Центра →