Разработана модель машинного обучения, позволяющая диагностировать судороги

Специалисты по информатике из Университета Дьюка ( Duke University) и Гарвардского университета (Harvard University) совместно с врачами из Массачусетской больницы общего профиля (Massachusetts General Hospital) и Университета Висконсина (University of Wisconsin) разработали модель машинного обучения, которая может предсказать, какие пациенты подвергаются наибольшему риску развития судорог после перенесенного инсульта или другой травмы головного мозга. Результаты исследования опубликованы в журнале JAMA Neurology.

Актуальность проблемы

Когда аневризма сосудов головного мозга приводит к мозговому кровоизлиянию, большая часть ущерба не наносится в течение первых нескольких часов, а накапливается с течением времени. Но так как состояние пациента не позволяет ему проявлять какие-либо внешние признаки дистресса, единственный способ предсказать, что у него будут судороги — непрерывный электроэнцефалографический мониторинг (ЭЭГ). Тем не менее, постоянный мониторинг пациента с помощью этой технологии является дорогостоящим и требует высококвалифицированных врачей для интерпретации показаний.

Разработанная учеными система баллов поможет определить, какие пациенты должны проходить дорогостоящий непрерывный ЭЭГ. Авторы считают, что их реализация, осуществляемая по всей стране, может помочь врачам контролировать почти в три раза больше пациентов, спасая при этом много жизней.

Результаты научного исследования

В рамках исследования были собраны данные о десятках показателей от 5500 пациентов, что позволило разработать алгоритм машинного обучения, который создает простые модели. 

Благодаря разработанной модели 2HELPS2B врачи назначают пациентам баллы на основе паттернов и пиков, обнаруженных по результатам ЭЭГ.

Модель 2HELPS2B была введена в эксплуатацию в Университете Висконсина и Массачусетса. После года использования модель помогла сократить продолжительность мониторинга ЭЭГ на 63,6%, что позволило контролировать почти в три раза больше пациентов при одновременной экономии затрат в размере 6,1 млн. долларов США. А главное — модель позволяет предотвратить судороги после перенесенного инсульта или травмы головного мозга.

Авторы другого исследования установили, что машинное обучение поможет уменьшить ненужные методы лечения детей с артритом.

Приглашаем подписаться на наш канал в Яндекс Дзен


Добавьте «МКБ-11» в любимые источники Яндекс Новости


Рейтинг
( Пока оценок нет )
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
МКБ-11