Искуссвенный интеллект ставит диагнозы после перелома бедра

Ученые использовали модель, обученную на основе различных лабораторных показателей, чтобы предсказать вероятность смерти в течение одного, пяти и десяти лет после травмы. Для исследования проанализировали 3751 запись о пациентах с переломами бедра из двух баз данных Beth Israel Deaconess Medical Center в Бостоне. Ученые провели сравнение 10 различных моделей машинного обучения. Модель LightGBM показала наиболее точные результаты прогнозирования смертности в течение одного года.

Наиболее значимые факторы, влияющие на прогноз, это – возраст, уровень сахара в крови, характеристики эритроцитов, уровень лейкоцитов, уровень азота мочевины, количество тромбоцитов, уровень кальция и время свертывания крови. Это говорит о том, что определенные биомаркеры могут быть особенно полезны для оценки риска неблагоприятных исходов после перелома бедра.

Исследование открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта в медицине. Подобные прогнозы могут помочь врачам принять более эффективные решения о лечении и улучшить результаты для пациентов.