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
Ampronix,  Inc

Алгоритм точно прогнозирует выживание после сердечной недостаточности

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 22 Aug 2018
Print article
Алгоритм `Деревья предсказателей` использует машинное обучение и 53 точки данных для более точного прогнозирования продолжительности жизни после сердечной недостаточности (фото любезно предоставлено Калифорнийским университетом в Лос-Анджелесе).
Алгоритм `Деревья предсказателей` использует машинное обучение и 53 точки данных для более точного прогнозирования продолжительности жизни после сердечной недостаточности (фото любезно предоставлено Калифорнийским университетом в Лос-Анджелесе).
Команда исследователей из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (University of California, Los Angeles - UCLA; Лос-Анджелес, США) разработала новый алгоритм, который более точно прогнозирует, смогут ли люди пережить сердечную недостаточность, на какой период времени и получат ли трансплантат сердца. Алгоритм позволит врачам проводить более персонализированную оценку состояния людей, ожидающих пересадки сердца, что позволит поставщикам медицинских услуг эффективно использовать ограниченные ресурсы для спасения жизни и сократить расходы на здравоохранение.

Алгоритм, получивший название "Деревья предсказателей", использует машинное обучение и учитывает 53 точки данных, включающих возраст, пол, индекс массы тела, группу крови и химию крови, для выявления различий между людьми, ожидающими пересадки сердца, и совместимости между потенциальными реципиентами и донорами сердца. Используя эти точки данных, алгоритм предсказывает, как долго смогут прожить люди с сердечной недостаточностью в зависимости от того, получат они трансплантат или нет. Алгоритм также может анализировать различные возможные сценарии риска для потенциальных кандидатов на пересадку, чтобы помочь врачам более тщательно оценивать людей, которые могут быть кандидатами на пересадку сердца, и является достаточно гибким, чтобы включать больше данных по мере развития процесса лечения.

Исследователи UCLA протестировали алгоритм, используя данные за 30 лет для людей, зарегистрированных в Объединённой сети по распределению донорских органов (United Network for Organ Sharing), некоммерческой организации, которая подбирает доноров и реципиентов в США. Исследователи обнаружили, что алгоритм обеспечивает значительно лучшие прогнозы, чем модели прогнозирования, используемые в настоящее время большинством врачей, согласно которым реципиенты будут жить в течение минимум трех лет после трансплантации. Алгоритм UCLA опередил модели на 14%, правильно предсказав, что еще 2244 пациента из 17441, перенесших трансплантацию сердца, прожили как минимум так же долго после операции. По мнению исследователей, алгоритм "Деревья предсказателей" также может использоваться для сбора информации из медицинских баз данных и различных типов сложных баз данных.

"Наша работа предполагает, что с помощью нового алгоритма, основанного на машинном обучении, можно было бы сохранить больше жизней, — сказала Михаэла ван дер Шаар (Mihaela van der Schaar), профессор кафедры электрической и компьютерной инженерии в инженерной школе UCLA Samueli, которая возглавила исследование. — Это было бы особенно полезно для определения того, какие пациенты острее нуждаются в трансплантации сердца, а какие пациенты являются хорошими кандидатами на переходную терапию, такую как имплантированные механические вспомогательные устройства".

"Следуя этому методу, мы можем идентифицировать значительное число пациентов, которые являются хорошими кандидатами на пересадку, но не были идентифицированы как таковые традиционными подходами, — сказал доктор Мартин Кадейрас (Martin Cadeiras), кардиолог Медицинской школы Дэвида Геффена в UCLA. — Эта методология лучше напоминает человеческий процесс мышления, предоставляя несколько альтернативных решений для одной и той же проблемы, но принимая во внимание возможность изменений в состоянии здоровья для каждого человека".

Ссылки по теме:
Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе


Print article
Italray

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Новое исследование дает основание предполагать, что метод родоразрешения в будущем может оказать влияние на дисфункции мышц тазового дна (фото любезно предоставлено фотобанком iStock).

Дисфункции мышц тазового дна связаны с методом родоразрешения

Новое исследование дает основание предполагать, что вагинальный метод родоразрешения значительно увеличивает вероятность... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Изображения конформного ALD-покрытия по краям и углам силикона, полученные с помощью сканирующего электронного микроскопа (фото любезно предоставлено Picosun).

Наноламинатное покрытие продлевает жизнеспособность микроимплантатов

Новое тонкопленочное покрытие на основе метода атомно-слоевого осаждения (atomic layer deposition - ALD) позволяет инкапсулировать... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
В новом исследовании отмечен рост применения психоактивных веществ во время беременности (фото любезно предоставлено фотобанком Dreamstime).

Растет использование амфетамина и опиоидных анальгетиков во время беременности

Возрастающее число случаев применения амфетамина и опиоидных анальгетиков среди беременных женщин оказывает негативное влияние... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Складные электрические инвалидные коляски Eagle и Electra7 (фото любезно предоставлено Quick N Mobile).

Складные инвалидные коляски с электроприводом улучшают мобильность пользователя

Новые складные инвалидные коляски с электроприводом складываются до размера среднего чемодана всего за три секунды и могут... Читать дальше

IT

посмотреть канал
Watson Health помогает диабетикам поддерживать нормальный уровень глюкозы в крови (фото любезно предоставлено компанией IBM).

Мобильное приложение предупреждает диабетиков об опасных уровнях сахара в крови

Новый инструмент прогнозирования анализирует данные о глюкозе в крови, чтобы определить вероятность возникновения приступа... 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 © 2000-2019 Globetech Media. All rights reserved.