APPERCASE
vasb@nccrepnfr.eh +7 (499) 302-34-17

Исследование ИИ показывает, что GLP-1 могут помочь предотвратить сердечно-сосудистые заболевания у миллионов людей

Новые данные от Dandelion Health указывают на то, что препараты GLP-1 могут снизить риск сердечно-сосудистых заболеваний у 44 миллионов человек, ранее не участвовавших в клинических испытаниях.

Dandelion Health, платформа клинического ИИ, представила результаты исследования, согласно которым препараты GLP-1 могут стать первичной профилактикой сердечно-сосудистых заболеваний для 44 миллионов пациентов. Это в семь раз больше, чем в предыдущих исследованиях. Используя новый Clinical AI Marketplace, Dandelion проанализировала данные, которые включают медицинские изображения и клинические заметки, что позволяет выявлять важные инсайты.

Исследование показало, что GLP-1 может снизить риск серьезных сердечно-сосудистых событий на 15-20% за три года у пациентов без предшествующих заболеваний. Это может предотвратить 34,000 сердечных приступов и инсультов в США ежегодно. Dandelion демонстрирует, как ИИ и реальные данные могут значительно упростить клинические испытания и улучшить доступ к эффективным лечениям.

Эта новость создана искусственным интеллектом на основе открытых данных и предназначена исключительно для информирования. Администрация сайта не несёт ответственности за её содержание. Новости агрегируются из различных источников, включая недружественные России страны и их средства массовой информации. Социальные сети Facebook, Instagram и WhatsApp принадлежат корпорации Meta, которая в России признана экстремистской организацией.

Внимание! Обнаружены критические уязвимости в SAP, Samsung и мессенджере Output Messenger. Эксперты настоятельно рекомендуют установить патчи для защиты от атак.
Эрик Шмидт, бывший CEO Google, утверждает, что общество недооценивает потенциал искусственного интеллекта, сосредоточив внимание лишь на его языковых навыках, в то время как его способности в планировании и стратегии могут кардинально изменить мир.
Представлен новый метод PoseAlign Network для 2D-оценки человеческой позы, который сочетает в себе преимущества Vision Transformers и CNN. Метод демонстрирует высокую точность локализации ключевых точек, достигая 92.74% на наборе данных MPII.
Написать нам