Благодаря огромному набору данных о пациентах.
Учёные из Университета штата Огайо в США разработали новую модель искусственного интеллекта (ИИ), которая имитирует рандомизированные клинические испытания для определения наиболее эффективных вариантов лечения для предотвращения инсульта у людей с заболеваниями сердца.
Исследование опубликовано в журнале Patterns.
Модель изначально была загружена обезличенными данными о миллионах пациентов, полученными из информации о претензиях на медицинское обслуживание, предоставленной работодателями, страховыми планами и больницами — базовая стратегия модели аналогична стратегии генеративных инструментов искусственного интеллекта, таких как ChatGPT.
Предварительно обучив модель на огромном кэше общих данных, исследователи могли бы затем уточнить модель, добавив в неё информацию о конкретных состояниях здоровья и методах лечения (в данном случае сосредоточив внимание на риске инсульта), чтобы оценить причинный эффект каждой терапии и определить какая терапия будет работать лучше всего, исходя из индивидуальных особенностей пациента.
Команда сообщила, что их модель превзошла семь существующих моделей и дала те же рекомендации по лечению, что и четыре рандомизированных клинических исследования.
Ранее TechnoDzen сообщил, что предупреждения на ультраобработанных продуктах могут быть полезными.