Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Direct Effect Media/Illumina

Алгоритм искусственного интеллекта может помочь бороться с туберкулезом и гонореей

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 18 May 2018
Print article
Исследователи создали алгоритм, который мог бы помочь программам общественного здравоохранения лучше выявлять и лечить людей с недиагностированными инфекционными заболеваниями (фото любезно предоставлено Shutterstock).
Исследователи создали алгоритм, который мог бы помочь программам общественного здравоохранения лучше выявлять и лечить людей с недиагностированными инфекционными заболеваниями (фото любезно предоставлено Shutterstock).
Исследователи из Инженерной школы Витерби в Университете Южной Калифорнии (University of Southern California; Лос-Анджелес, штат Калифорния, США) создали алгоритм, который мог бы помочь программам общественного здравоохранения лучше выявлять и лечить людей с недиагностированными инфекционными заболеваниями, такими как туберкулез, малярия и гонорея.

Используя данные, в том числе поведенческие, демографические и эпидемические тенденции заболеваний, исследователи создали модель распространения болезней, которая отражает динамику популяции и структуру контактов между людьми. Исследователи использовали компьютерное моделирование для проверки алгоритма на двух реальных случаях: туберкулеза в Индии и гонореи в США. Исследователи обнаружили, что, по сравнению с нынешней политикой в области здравоохранения, алгоритм улучшил работу по сокращению числа случаев заболевания путем обмена информацией об этих заболеваниях с людьми, которые могут быть наиболее подвержены риску.

Оказалось, что алгоритм также более стратегически использовал ресурсы. Исследователи обнаружили, что он сконцентрирован в основном на конкретных группах, а не просто выделяет более высокий бюджет группам с высокой распространенностью заболевания. Это указывает на то, что алгоритм эффективно использует неочевидные шаблоны и извлекает выгоду из тонких взаимодействий между переменными, которые люди не могут определить.

Исследование было опубликовано на Конференции по искусственному интеллекту (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 5 февраля 2018 года, а выводы могли бы в будущем разъяснять результаты лечения других вмешательств в области инфекционных заболеваний, таких как ВИЧ или грипп. "Наше исследование показывает, что сложный алгоритм может существенно сократить распространение болезни в целом, — заявил первый автор статьи Брайан Уайлдер (Bryan Wilder). — Мы можем внести большой вклад и даже спасти жизни, просто лучше разобравшись в том, как мы используем наши ресурсы и обмениваемся информацией".

Ссылки по теме:
Университет Южной Калифорнии


Print article
Radcal
FIME - Informa

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Окрашенные клетки эпидермиса, культивированные на пептиде A5G81 (фото предоставлено Guillermo Ameer /Northwestern University).

Антиоксидантный перевязочный материал ускоряет заживление ран у диабетиков

Как утверждается в новом исследовании, гидрогелевая регенерирующая повязка, принимающая форму тела, способна активировать... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Внутриматочный тампонадный баллон (фото любезно предоставлено Alpha Image).

Внутриматочная баллонная тампонада улучшает остановку кровотечения

В новом исследовании было продемонстрировано, что использование внутриматочного баллона связано со значительно меньшей потребностью... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
Новое исследование показывает, что после родов женщины подвергаются более высокому риску сердечной недостаточности (фото любезно предоставлено Getty Images).

Исследование свидетельствует о высоком уровне риска СН у женщин после родов

В ходе нового исследования установлено, что женщины подвергаются наибольшему риску сердечной недостаточности (СН) в течение... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Исследования показывают, что уход за пациентами может быть улучшен путем мониторинга физической реабилитации в режиме реального времени (фото предоставлено Институтом открытых коммуникационных систем им. Фраунгофера).

Телемедицинская система для лечебной физкультуры улучшает процесс физической реабилитации

Интерактивная телемедицинская система, основанная на мониторинге физических упражнений в режиме реального времени, обеспечивает... Читать дальше

IT

посмотреть канал
Решение для управления запасами Unifia предназначено для упрощения эндоскопического рабочего процесса (фото любезно предоставлено Olympus).

Программная платформа отслеживает использование и стерилизацию эндоскопов

Инновационное решение для управления технологическими процессами и снабжением обеспечивает оптимальную эффективность и безопасность... Читать дальше

Новости больниц

посмотреть канал
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).

Система отслеживания медсестер может улучшить рабочий процесс в больницах

Инновационная система использует комбинацию наблюдения в ручном режиме и неинтрузивных датчиков слежения для наблюдения в... Читать дальше
Copyright © 2000-2018 Globetech Media. All rights reserved.