Мощь данных для прогностической медицины
Искусственный интеллект на базе машинного обучения прошел обучение на больших массивах анонимных медицинских данных, доступных для исследований. В обработку алгоритма включены результаты лабораторных анализов, клинические обследования, сведения из истории болезни пациентов и анализ их повседневных привычек. Такой всесторонний подход предоставляет инструменту уникальную возможность обнаруживать скрытые закономерности.
Ранняя диагностика — ключевое преимущество
Как подчеркивает разработчик системы, сотрудник лаборатории интеллектуальных систем Тимур Бицуев, этот инструмент открывает перед кардиологами значительные перспективы. Его главная ценность – способность определить риск развития сердечной недостаточности задолго до проявления первых клинических признаков. Это дает врачам возможность существенно раньше выбрать оптимальную стратегию наблюдения и терапии.
Умный помощник врача, а не его замена
«Наша разработка не ставит целью заместить специалиста, а служит его интеллектуальным ассистентом, предоставляя объективные, основанные на фактах оценки», – акцентирует Тимур Бицуев. – «Это помогает врачам принимать максимально взвешенные решения относительно необходимости дальнейших обследований, выбора методов лечения или рекомендаций по изменению образа жизни. Алгоритмы выявляют тонкие взаимосвязи в данных, часто недоступные традиционным методам анализа, и указывают на ранее неочевидные факторы риска».
Системная польза для здравоохранения
Помимо прорыва в ранней диагностике и персональном подходе, инновация принесет ощутимые преимущества всей медицинской системе. Ожидается значительное снижение числа экстренных госпитализаций благодаря своевременному выявлению и контролю рисков. Процесс приема пациентов станет эффективнее: врачи получат мгновенную структурированную аналитику, что высвободит время и ресурсы клиник.
Проект реализован исследователем Тимуром Бицуевым под научным наставничеством директора института электроники, робототехники и искусственного интеллекта Кабардино-Балкарского государственного университета Замира Шомахова.
Источник: naked-science.ru
