Новое исследование Оксфордского университета (Oxford University) в области сердечно-сосудистых заболеваний показало, что модели, которые используются в компьютерных программах для обучения выполнению задач, могут спрогнозировать долгосрочный риск сердечного приступа. Результаты исследования, опубликованные в журнале Cardiovascular Research, показали, что машинное обучение, по-видимому, лучше в прогнозировании сердечных приступов и сердечной смерти, чем стандартная оценка клинического риска, используемая кардиологами.
Материалы и методы исследования
В исследовании приняли участие 1912 респондентов. Каждый участник исследования проходил мультиспиральную компьютерную томографию (МСКТ) с определением кальциевого индекса. Симптомов сердечно-сосудистых заболеваний у респондентов не наблюдалось, но все они входили в группу риска.
Исследователи использовали машинное обучение для оценки риска инфаркта миокарда и сердечной смерти у испытуемых, а затем сравнили прогнозы с фактическим опытом испытуемых в течение пятнадцати лет.
Результаты научного исследования
По истечению пятнадцатилетнего исследования у 76 респондентов был диагностирован инфаркт миокарда. Спрогнозированные оценки машинного обучения по состоянию здоровья респондентов точно соответствовали дальнейшим результатам диагностики.
Авторы другого исследования установили, что женщины с такой же частотой подвергаются риску сердечных приступов, как и мужчины.
