Kam to reikia? Žinodami, kad šis pacientas greitai pateks į ligoninę, galime intensyviau jį pagydyti namie, sumažinant tikimybę, kad teks šiam pacientui taikyti brangų ir rizikingą gydymą ligoninėje. Tai gerai ligoniui, gerai ir valstybei, kuri moka už mūsų gydymą.
Kaip tai daroma? Nuo pacientų duomenų pašalinami informacijos šaltiniai, pagal kuriuos galima būtų nustatyti tų pacientų tapatybę. Likusi medicininė informacija duodama mašinai mokytis. Toje informacijoje yra apie 200 sveikatą liečiančių parametrų. Tas mokymasis yra toks efektyvus, kad, gavusi informaciją apie konkretų pacientą, mašina gali atspėti jo šansus atsidurti ligoninėje net ir prieš metus laiko su 82% tikslumu.
Tai daroma Bostono universiteto Informacijos ir sistemų inžinerijos centre, bendradarbiaujant su Bostono zonos ligoninėmis, įskaitant Bostono medicinos centro bei Brigham ir moterų ligoninę.
Lietuvoje šių ligų gydymas yra apgailėtinoje būsenoje. Todėl jo pagerinimas ir atpiginimas, naudojant mašinų mokymosi algoritmus tikrai praverstų.
Užsisakykite:
Rašyti komentarus (Atom)
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą