Bilim adamları, kalp krizi veya inme riskini tahmin etmek için derin öğrenmeye dayanan bir algoritma oluşturdular.
Derin öğrenme algoritmaları büyük veritabanlarında incelenir ve görüntünün detayları ile belirli gerçekler arasındaki en ufak bağlantıları fark edebilir. “Derin öğrenme modelimiz, kalkınmanın yazarlarından Jacob Weiss,“ Derin öğrenme modelimiz, sıradan X -Ray çekimleri kullanarak kardiyovasküler hastalıkların nüfus tarama riski yöntemi sunuyor ”diyor. istatistik açısı. ”
Algoritmanın mevcut versiyonu 10 yıl boyunca hastalık riskini değerlendirir ve hastaların hangisinin statin alması gerektiğini belirlemenizi sağlar – kolesterolü azaltmak için ilaçlar. Eğitim için 147.497 göğüs sandıkları 40 643 hasta kullanıldı. Eğitimi tamamladıktan sonra yazarlar, 11.430 hasta hakkında arşiv tıbbi verileri üzerindeki algoritmanın çalışmalarını kontrol ettiler. 1096’sı (%9.6) başlangıçtan sonraki önümüzdeki 10 yıl içinde
Gözlemler, kardiyovasküler sistemle inme ve kalp krizi gibi ciddi sorunlar yaşadı. Algoritmanın, kabul edilen teşhis standartlarını karşılayan yüksek doğrulukla bu sorunların ortaya çıkmasını tahmin edebileceği ortaya çıktı.