Модель глубокого машинного обучения показала эффективность в диагностике сахарного диабета 2 типа :- Medznat

ЧТО НОВОГО?

Современные методы глубокого машинного обучения (deep learning) вновь продемонстрировали свою эффективность в сфере прогнозирования заболеваний.

Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, показало, что с помощью этого алгоритма возможна диагностика сахарного диабета 2 типа путём анализа рентгеновских изображений грудной клетки и электронных медицинских записей.

Данные амбулаторных рентгенограмм грудной клетки совместно с информацией из электронных медицинских карт пациентов были использованы для разработки и тренировки модели глубокого обучения.

Команда исследователей разработала эту модель, используя более 271 065 рентгеновских снимков и данные о 160 244 пациентах. Далее модель была протестирована на наборе данных, состоящем из 9 943 рентгенограмм.

Полученные результаты оказались впечатляющими: модель эффективно диагностировала сахарный диабет 2 типа, а также выявила 14% случаев, требующих дополнительного внимания и диагностики.

Модели глубокого обучения продемонстрировали способность успешно справляться с диагностированием СД 2 типа, используя данные, ранее не связанные с этой болезнью. Такие технологии способны значительно улучшить эффективность и точность диагностических процессов, сокращая время и затраты на лечение.