EN | RU
EN | RU

Поддержка Медзнат

Назад

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

Модель глубокого машинного обучения Модель глубокого машинного обучения
Модель глубокого машинного обучения Модель глубокого машинного обучения

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.

Источник:

Nature

Публикация:

Opportunistic detection of type 2 diabetes using deep learning from frontal chest radiographs

Комментарии (0)

Рекомендации

Вы хотите удалить этот комментарий? Пожалуйста, укажите комментарий Неверное текстовое содержимое Текст не может превышать 1000 символов Что-то пошло не так Отменить Подтвердить Подтвердить удаление Скрыть ответы Вид Ответы Смотреть ответы ru
Попробуйте поиск по словам: