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

Интеллектуальная обучающая система на основе электронных медицинских записей для беспристрастного прогнозирования инсульта

Исследователи создали новую систему, использующую машинное обучение для точного предсказания инсульта, устраняя предвзятости и повышая точность диагностики.

Инсульт — одна из ведущих причин смерти и инвалидности во всем мире. Ранняя диагностика может значительно улучшить прогноз и качество жизни пациентов. В новой работе ученые представили интеллектуальную систему, использующую электронные медицинские записи для предсказания инсульта с высокой точностью.

Основные проблемы, с которыми сталкиваются существующие модели, — это предвзятость из-за неравномерного распределения классов в данных и низкая точность классификации. Для решения первой проблемы была применена методика синтетического увеличения меньшинств (SMOTE), которая помогает сбалансировать данные. Для повышения точности классификации была разработана гибридная модель, объединяющая автоэнкодер и линейный дискриминантный анализ (LDA).

Эксперименты показали, что новая модель достигла впечатляющих результатов: чувствительность составила 98,51%, специфичность — 97,56%, а общая точность — 99,24%. Эти показатели подтверждают, что предложенная система эффективно справляется с задачами предсказания инсульта, что может значительно улучшить диагностику и лечение в медицинской практике.

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.

Недавно был создан MoltBook — социальная сеть для AI-ассистентов, разработанная с использованием AI-кода. Это событие поднимает вопросы о будущем взаимодействия машин и их возможностях в различных сферах, включая законодательство и корпоративные переговоры.
Исследование MIT показало, что платформы для ранжирования больших языковых моделей (LLM) могут быть ненадежными, так как небольшое количество пользовательских взаимодействий может существенно искажать результаты.
Квебекская компания Bonjour-santé представила чат-бота BonsAi, который поможет пользователям оценивать свои симптомы и направлять их к нужным медицинским специалистам, улучшая доступ к здравоохранению.
Написать нам