Появление искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) произвело революцию в инновациях и рабочих процессах во многих секторах, в том числе в сфере ухода. Технологии вернулись к предсказанию преждевременной смерти пациентов.
Группа исследователей из Ноттингемского университета недавно разработала Associate in Nursingd, протестировав модель машинного обучения, способную предсказывать преждевременную смерть. это совершенно новый путь к профилактической помощи.
Модели машинного обучения уже зарекомендовали себя в медицине, особенно в прогнозировании рака. Новые алгоритмы машинного обучения, разработанные исследователями, готовы предсказать опасность ранней смерти из-за хронического недомогания среди очень пожилого населения.
Модель машинного обучения была построена на основе информации, собранной у более чем пятисот тысяч человек в возрасте от сорока до шестидесяти девяти лет, завербованных в период с 2006 по 2010 год. разнообразные тесты. Они также должны были предоставить образцы крови, мочи и слюны для анализа вместе с подробной медицинской информацией. Затем модель анализировала распространение демографических, биометрических, клинических факторов и факторов образа жизни по темам, а также их ежедневное потребление фруктов, овощей и мяса.
Прогнозы, сделанные моделью машинного обучения, были сопоставлены с информацией о смертности из когорты, виктимизацией, записями о смертях с рабочего места Национальной статистики, письменным отчетом о раке в Соединенном Королевстве и статистикой случаев госпитализации. Алгоритмы машинного обучения дают дополнительные правильные прогнозы, если сравнивать их с моделями прогнозирования качества, разработанными специалистами-людьми.
Модель машинного обучения открыла новые возможности в медицинском секторе. это, вероятно, изменит медицинских работников, чтобы они точно выявляли потенциальные угрозы здоровью пациентов и разрабатывали профилактические стратегии. Подход к четким новостям, ускоренный системами машинного обучения, может изменить научную проверку и эволюцию профилактической помощи.
Анализ может способствовать созданию прочной основы для революционных медицинских инструментов, способных доставлять индивидуальные лекарства и управлять торговыми рисками для отдельных пациентов. Новый подход к прогнозированию смертности значительно продвинул вперед сектор вычислений, предоставив сектору ухода единый и целостный подход к прогнозированию опасности преждевременной смерти.
Читайте также:
