Бирмингемским Университетом (Великобритания)применены методы искусственного интеллекта для выявления пациентов с сердечной недостаточностью, которым с наибольшей вероятностью поможет лечение бета-адреноблокаторами.
Справочно: бета-адреноблокаторы —группа фармакологических препаратов, при введении которых в организм человека происходит блокирование бета-адренорецепторов.
Бета-адреноблокаторы в основном замедляют работу сердца, блокируя действие таких гормонов, как адреналин. Несмотря на то, что они обычно используются для лечения таких состояний, как стенокардия, сердечная недостаточность и фибрилляция предсердий бета-блокаторы подходят не всем. Например, они не рекомендуются пациентам с низким артериальным давлением, метаболическим ацидозом или заболеваниями легких.
Используя методы искусственного интеллекта, командой обнаружена возможность определения основных типов состояния здоровья каждого пациента, а также степени взаимодействия этих состояний с целью изолирования ответа на терапию бета-блокаторами.
Таким образом, новая методика может помочь быстрее определять лучшие сценарии лечения пациентов с сердечной недостаточностью и в будущем может привести к дифференцированному подходу к каждому больному с учетом конкретного состояния его здоровья.
Специалистами компании EnsoData (США) установлено, что модель глубокой нейронной сети
может на основе данных электроэнцефалограммы (ЭЭГ), записанных во время исследования ночного сна, точно предсказать возраст мозга здоровых пациентов и спрогнозировать возможные заболевания.
Так, в ходе эксперимента обнаружена статистически значимая взаимосвязь между абсолютным индексом возраста мозга и эпилепсией, судорожными расстройствами, инсультом и повышенными маркерами нарушения дыхания во время сна. Исследование также показало, что пациенты с диабетом, депрессией, чрезмерной дневной сонливостью, гипертонией, проблемами с памятью и концентрацией внимания в среднем имели повышенный индекс возраста мозга по сравнению с категорией здорового населения.
По мнению ученых, результаты демонстрируют, что эти состояния здоровья связаны с отклонениями прогнозируемого возраста от хронологического. Так, врачи могут только грубо или количественно оценить возраст пациента на основе ЭЭГ, в то время как модель искусственного интеллекта может предсказать возраст пациента с высокой точностью. Точность оценки позволяет сдвинуть прогнозируемый возраст с хронологического для корреляции с основными семействами болезней и сопутствующими недугами.
По оценкам специалистов, индекс возраста однажды станет диагностическим биомаркером здоровья мозга, так же как высокое кровяное давление определяет риск инсульта и других сердечно-сосудистых заболеваний.
