IBM і AstraZeneca представили нейромережу, яка може передбачати серцевий напад
IBM та AstraZeneca представили нейромережу, яка може передбачати серцевий напад
IBM і AstraZeneca представили нейросеть, яка може передбачати серцевий напад. Результати роботи нової технології описані в статті «Кластеризація на основі результатів пацієнтів з гострим коронарним синдромом при використанні багатозадачної нейронної мережі».
Команда дослідників зібрала дані щодо віку, статі, анамнезу життя та захворювання, шкідливих звичок, а також результати лабораторних досліджень, інформацію про лікування та майже 40 інших показників серед 26 986 дорослих госпіталізованих пацієнтів у 38 міських та сільських лікарнях Китаю. Всі дані були завантажені в нейромережу, яка мала дізнатися, чи відзначалося у пацієнта в минулому серйозну несприятливу серцеву подію (MACE), а також чи отримував він антитромбоцитарні препарати, бета-блокатори та статини – препарати, що знижують прояви коронарної недостатності та запобігають інфаркту міокарда та інсульт.
Далі автори статті проводили кластеризацію методом k-середніх для розподілу пацієнтів за семи групами на основі даних, отриманих нейромережею. В результаті виявилося, що в першому кластері, який містив пацієнтів із частими серцево-судинними подіями на кшталт інфаркту та інсульту, але низькою зустрічальністю ішемічної хвороби серця, основним предиктором наступного серцевого нападу служила наявність цукрового діабету, у той час як в іншому кластері, який включав пацієнтів з тяжким перебігом серцево-судинної патології без попереднього інфаркту, основними предикторами виявилися літній вік та підвищений систолічний артеріальний тиск.
Дослідники попереджають, що хоча кластеризація має значення для прогнозу захворювання, неясно, чи можуть ці дані ефективно використовуватися в клінічній практиці. Проте їхня робота демонструє, що кластерний аналіз на основі штучного інтелекту є перспективним підходом для класифікації пацієнтів з інфарктом міокарда. Майбутні дослідження зосередяться на визначенні «кластерно-специфічних» втручань, при яких враховується ефективність попереднього лікування.
