Ռուսաստանում ներկայացվել է մեքենայական ուսուցման նոր մոդել։ Դրա հիմնական նպատակն է ճշգրիտ կանխատեսել բուժառուների շրջանում սրտային անբավարարության զարգացման ռիսկը նույնիսկ առաջին ախտանիշների ի հայտ գալուց առաջ։

Մարդկային ուսուցման մոդելն ուսուցանվել է անանունացված և հանրայնորեն մատչելի բժշկական տվյալների մեծ զանգվածների վրա։ Այդ տվյալները ներառում են լաբորատոր հետազոտությունների արդյունքներ, կլինիկական հետազոտություններ, բուժառուի բժշկական պատմությունից և նրա կենսակերպի մասին տեղեկություններ, ​գրում է naked science-ը։ Այս ինտեգրված մոտեցումը ալգորիթմին հնարավորություն է ընձեռում բարդ օրինաչափություններ գտնել։

Ըստ մշակման հեղինակ, բանական համակարգերի և տվյալների վերլուծության լաբորատորիայի աշխատակից Թիմուր Բիցուևի՝ համակարգը նոր հեռանկարներ է բացում սրտաբանների համար։ Գլխավոր առավելությունը սրտի անբավարարության ռիսկը բացահայտելու ունակությունն է նույնիսկ ակնհայտ կլինիկական ախտանիշների ի հայտ գալուց առաջ։ Դա բժիշկներին հնարավորություն է ընձեռում նախապես ընտրել բուժառուի մոնիթորինգի և կառավարման օպտիմալ մարտավարությունը։

«Համակարգը չի փոխարինում բժշկին, այլ գործում է որպես խելացի օգնական՝ ապահովելով տվյալների վրա հիմնված, օբյեկտիվ գնահատական: Դա մասնագետին կօգնի լրացուցիչ հետազոտությունների, թերապիայի նշանակման կամ կենսակերպի փոփոխությունների վերաբերյալ ավելի տեղեկացված որոշումներ ընդունել: Մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են տվյալներում թաքնված կապեր գտնել, որոնք, թերևս, ավանդական վերլուծության համար աննկատ է մնում, այդպիսով մատնանշելով նախկինում թերագնահատված ռիսկի գործոնները», -ընդգծում է Թիմուր Բիցուևը:

Հետո էլ, դա բժշկական հաստատություններին կօգնի կրճատելու հոսպիտալացումների թիվը և կրճատելու յուրաքանչյուր բուժառուի սպասարկման համար անհրաժեշտ ժամանակը։

Վաղ ախտորոշմանը և բուժառուի նկատմամբ անհատականացված մոտեցմանը նպաստելուց զատ, զարգացումը միաժամանակ համակարգային առավելություններ է խոստանում։ Հոսպիտալացումների թվի կրճատում՝ վաղ հայտնաբերման և ռիսկի կառավարման միջոցով. յուրաքանչյուր բուժառուին սպասարկելու համար անհրաժեշտ ժամանակի կրճատում, քանի որ բժիշկը որոշումների ընդունման համար կառուցվածքային վերլուծական աջակցություն է ստանում։