Οι γιατροί που πασχίζουν να διαχειριστούν την καταιγίδα κρουσμάτων κοροναϊού ...

Οι γιατροί που πασχίζουν να διαχειριστούν την καταιγίδα κρουσμάτων κοροναϊού ίσως θα έχουν στο μέλλον τη βοήθεια ενός από μηχανής θεού.

Αμερικανοί ερευνητές αναφέρουν ότι ανέπτυξαν έναν αλγόριθμο μηχανικής μάθησης που προβλέπει ποιοι ασθενείς με πνευμονία Covid-19 θα χρειαστούν νοσηλεία στην εντατική.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι ένα είδος τεχνητής νοημοσύνης που μαθαίνει μέσα από παραδείγματα.

Προηγούμενες έρευνες έχουν δείξει για παράδειγμα ότι τέτοια συστήματα υπερβαίνουν τις επιδόσεις των ακτινολόγων στην εξέταση απεικονιστικών δεδομένων για μια ποικιλία παθήσεων.

Συνδυασμός δεδομένων Στη νέα μελέτη, η οποία δημοσιεύεται στην επιθεώρηση ακτινολογίας Medical Image Analysis, ερευνητές του Πολυτεχνικού Ινστιτούτου Ρενσιλίαρ της Νέας Υόρκης αναφέρουν ότι η μέθοδός τους συνδυάζει αξονικές τομογραφίες (από τις οποίες υπολογίζεται η έκταση της βλάβης στους πνεύμονες) με μη απεικονιστικά δεδομένα όπως τα αποτελέσματα εργαστηριακών εξετάσεων, τα ζωτικά σημεία και τα δημογραφικά δεδομένα των ασθενών.

Οι επιδόσεις της τεχνητής νοημοσύνης εξετάστηκαν σε 295 περιπτώσεις ασθενών που νοσηλεύτηκαν με Covid-19 σε τρία νοσοκομεία –ένα στις ΗΠΑ, ένα στο Ιράν και ένα τρίτο στην Ιταλία.

Οι προβλέψεις του αλγόριθμου αναφορικά με το ποιοι ασθενείς θα χρειάζονταν νοσηλεία σε ΜΕΘ συγκρίθηκαν με την πραγματική έκβαση των περιστατικών.

Και όπως εντοπίστηκε, το σύστημα προέβλεψε με επιτυχία ποια κρούσματα θα χρειάζονταν νοσηλεία στην εντατική.

Καρδιαγγειακός κίνδυνος Όπως δήλωσε ο επικεφαλής της μελέτης δρ Γιάν Πίνγκουν, επίκουρος καθηγητής Βιοϊατρικής Μηχανικής, επόμενο βήμα της ερευνητικής προσπάθειας θα είναι ο συνδυασμός του νέου αλγορίθμου με ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που είχε αναπτυχθεί παλαιότερα από την ίδια ομάδα για την αξιολόγηση του καρδιαγγειακού κινδύνου σε αξονικές τομογραφίες.

«Γνωρίζουμε ότι ένας βασικός παράγοντας στη θνησιμότητα της Covid-19 είναι το εάν ο ασθενής πάσχει από υποκείμενα νοσήματα όπως η καρδιοπάθεια, η οποία είναι σημαντική συννοσηρότητα» λέε...

Πηγή/Περισσότερα: in.gr