Како компјутерите можат да се користат во медицината за дијагностицирање
Околу 20 милиони луѓе годишно умираат од миокарден инфаркт. Во овој поглед, специјалистите создадоа алгоритам кој може да предвиди инфаркт на миокардот подобро од лекарите.
Научниците од Универзитетот во Нотингем во Велика Британија научија алгоритам за откривање на процентот на луѓе кои се склони кон миокарден инфаркт.
Постојат осум фактори, вклучително и возраста, холестеролот и крвниот притисок, кои треба да се земат предвид при проценка на ризикот од миокарден инфаркт, според упатството на специјалисти од Американскиот колеџ за кардиологија (ACC) и американското срце. Здружение (АХА). Сепак, врз основа на овој систем, точни предвидувања може да се обезбедат само во 72,8% од случаите.
Во случај на алгоритам развиен од англиски истражувачи, кој се базира на четири алгоритми за автоматско учење, стапката на предвидување на миокарден инфаркт е 76,4%. Во процесот на учење, истражувачите „нахраниле“ алгоритми со податоци од 378.256 пациенти во Велика Британија.
Првично, системите користеа приближно 295.000 множества на податоци за да генерираат серија внатрешни предвидувачки модели. Потоа, тие ги искористија остатокот од податоците за да ги тестираат и рафинираат креираните системи. Алгоритмите успеаја да се снајдат многу подобро од упатствата создадени од ACC и AHA, со точност помеѓу 74,5% и 76,4%. Покрај тоа, алгоритмот нуди 1,6 помалку лажни аларми, за разлика од оние што веќе се во функција.
Покрај тоа, од 83.000 комплети за тестирање, системот можеше да спаси 355 животи. Тоа е затоа што системот зеде предвид неколку фактори на ризик кои не беа изложени на постојните упатства, како што се: тешка ментална болест или орална употреба на кортикостероиди.
„Постојат многу интеракции во биолошките системи", рече Венг. „Тоа е реалноста на човечкото тело, а компјутерите ни помагаат да ги истражуваме овие интеракции".