Машинное обучение помогает выявить скрытые риски: новый подход к анализу ЭКГ
Новая модель искусственного интеллекта нашла скрытые сигналы в обычных тестах сердца. Эти сигналы помогают предсказать, у каких пациентов после операции могут быть опасные осложнения. Новая модель работает лучше, чем существующие способы оценки рисков.
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса показали, что простые и недорогие тесты можно использовать для важных решений о здоровье пациентов. Это может изменить подход к лечению и снизить риски для пациентов и врачей.
«Мы обнаружили, что обычные тесты сердца содержат важную информацию, которую трудно увидеть обычным способом, — сказал Роберт Д. Стивенс из Медицинского центра Джонса Хопкинса. — Её можно найти только с помощью машинного обучения».
Исследование опубликовано в Британском журнале анестезиологии.
© 2015-2025 Сетевое издание «Фактом». Зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Реестровая запись ЭЛ No ФС 77 - 67652 от 10.11.2016.