НОВОСТИ   ТОП   ТЕМЫ   ВИДЕО   СЕГОДНЯ 
НОВОСТИ / 2020 / 11 / 30 / УЧЕНЫЕ РАЗРАБОТАЛИ НЕЙРОСЕТЬ, ПРЕДСКАЗЫВАЮЩУЮ ТЯЖЕСТЬ ЗАБОЛЕВАНИЯ ПАЦИЕНТА С COVID-19

Ученые разработали нейросеть, предсказывающую тяжесть заболевания пациента с COVID-19

15:29 30.11.2020 - BFM

Фото: EPA / ТАСС

В исследовании приняли участие почти 300 человек с пневмонией. Пациентов, которым понадобилась кислородная поддержка, система вычислила в 96% случаев-> if(window.Ya && window.Ya.adfoxCode) { window.Ya.adfoxCode.createAdaptive({ ownerId: 265431, containerId: 'bn6_506783503', params: { pp: 'g', ps: 'craw', p2: 'fvdg', pk: 'война авария происшествие', pke: '1' } }, ["tablet"], { tabletWidth: 999, phoneWidth: 767, isAutoReloads: false }); } Международная команда ученых под руководством специалистов Политехнического института Ренсселера (США) разработала нейросеть, которая поможет предугадать, как будет протекать коронавирус у пациента и даже понадобится ли больному подключение к аппарату ИВЛ. $(function(){ var readmoreIds = [456307]; $.ajax({ url: '/ajax/readMoreBlock', data: {ids: readmoreIds}, success: function(data){ $("#readmore-ajax-3b01bd043718").replaceWith(data); } }); }); .

В исследовании приняли участие 295 пациентов с пневмонией из США, Италии и Ирана. Больных, которым понадобилась кислородная поддержка, система вычислила в 96% случаев. Предварительные результаты опубликованы в научном журнале Medical Image Analysis.

Ранее нейросети уже использовались при диагностике коронавируса: существуют системы, которые вычисляют тяжелые случаи по снимкам легких с вероятностью 90%. Для более точного результата эксперты учли возраст и температуру, уровень калия, билирубина, креатинина и процент лимфоцитов.

Но до практического использования нейросеть предстоит еще долго тестировать, считает генеральный директор контрактно-исследовательской компании "Клиникал Экселанс Груп" Николай Крючков.

Николай Крючков генеральный директор контрактно-исследовательской компании "Клиникал Экселанс Груп" "Мы в нейронную сеть при правильном подходе загружаем очень большое количество входных данных и загружаем информацию о выходных данных, в данном случае о наступлении летального исхода или какого-то тяжелого осложнения. Мы заранее не знаем, какие из исходных параметров будут обладать наиболее предсказывающей силой и в какой совокупности. То есть вообще система должна выбрать из этого большого количества входных параметров некоторое ограниченное количество наиболее важных. Например, в данном случае это был билирубин, калий, креатинин - эти параметры оказались наиболее значимы с точки зрения прогноза. Но создать модель на тестовой выборке - это не слишком сложно, важно ее валидировать и оттестировать, а для этого нужны другие данные - сходные, но другие. Если она на тех данных покажет сопоставимую высокую точность, чем на тестовой модели, то мы будем говорить, что да, скорее всего, система может иметь практическое применение. Нейросети уже используются. В здравоохранении, например, всем хорошо известна задача распознавания изображений, например, рентгенологических, УЗИ-изображений. Системы с этими задачами очень хорошо справляются".

->

Ранее ученые из Массачусетского технологического университета разработали нейросеть, способную определить коронавирус по звуку кашля. Система изучила работу легких и связок человека, а также 2,5 тысячи записей кашля. Точность нейросети составила 98,5%. Алгоритм позволяет вычислить даже бессимптомных больных.

Добавить BFM.ru в ваши источники новостей?


->


ПРОСМОТРОВ: 2223
 04/08/2021   info@idtech.biz   Мы на Facebook и ВКонтакте.
Все права на материалы принадлежат их авторам и источникам, указанным под заголовками новостей.
Рейтинг@Mail.ru RSS