Машинне навчання застосують при коронарних процедурах

Дослідники Єльського університету виявили переваги використання машинного навчання при проведенні ЧКВ.

Дослідницька група Єльського університету проаналізувала дані з Національного реєстру серцево-судинних даних (NCDR) Американського коледжу кардіологів (ACD). Загалом було охоплено період з 2009 до 2015 рік з використанням машинного навчання. База даних включає більше 3 мільйонів процедур, що проводяться в лікарнях по всій території США.

Команда виявила, що аналітика машинного навчання поліпшила прогнозування ризику кровотечі після проведення черезшкірного коронарного втручання (ЧКВ), що може краще інформувати пацієнтів і лікарів про ризики.

Директор Єльського центру досліджень і оцінки результатів в лікарні Нью-Хейвена (CORE) д-р Харлан Крумхольц розповів, що секрет полягає в тому, що вся необхідна інформація про пацієнта обробляється ще до початку аналізів, що дає можливість діяти на випередження. Д-р Крумхольц підкреслив, що досягти такого результату за допомогою традиційних підходів неможливо.

Довідка: машинне навчання – це клас методів штучного інтелекту, характерною рисою якого є не пряме рішення задачі, а навчання в процесі вирішення безлічі подібних завдань. Для розробки такого принципу роботи використовується математична статистика, числові методи, методи оптимізації, теорії ймовірності та різноманітні техніки роботи з даними в цифровій формі.

Як повідомляло видання "Коментарі", студенти Вірджинії запустили три супутники.