Профессор и его докторант из Техасского университета в Арлингтоне опубликовали новую модель прогнозирования выживаемости от рака, которая, по их словам, на 30% эффективнее предыдущих моделей в прогнозировании того, кто будет излечен от болезни.

Эта модель может помочь пациентам избежать ненужного им лечения, позволяя лечебным бригадам вместо этого сосредоточиться на других людях, нуждающихся в дополнительных вмешательствах.

Благодаря быстрому развитию вычислительных мощностей за последние несколько десятилетий методы машинного обучения (ML) стали популярными в медицинских учреждениях как способ прогнозирования показателей выживаемости и ожидаемой продолжительности жизни среди пациентов с такими заболеваниями, как рак, болезни сердца, инсульт, а в последнее время и COVID-19.

Такое статистическое моделирование помогает пациентам и лицам, осуществляющим уход, сбалансировать лечение, обеспечивающее наибольшие шансы на излечение, при минимизации последствий потенциальных побочных эффектов.

По материалам MedicalXpress