Ученые создали калькулятор для диагностики воспалительных заболеваний кишечника
В Новосибирском государственном техническом университете (НГТУ) разработали инновационный калькулятор на основе машинного обучения, который позволяет с высокой точностью выявлять воспалительные заболевания кишечника и определять вероятность конкретной формы болезни. Об этом сообщили в пресс-службе университета.
Традиционно для постановки диагноза врачам требуется анализировать большой массив клинических данных. Применение алгоритмов машинного обучения упрощает обработку и систематизацию этих данных, позволяя быстро оценивать результаты лабораторных исследований и другие показатели пациента. Обученные модели способны точно и оперативно обрабатывать комплексные данные, что особенно важно на этапе первичной диагностики.
По словам разработчиков, диагностические калькуляторы, основанные на сочетании лабораторных и клинических показателей, дают возможность оценить форму и тяжесть заболевания, прогнозировать риск осложнений и уточнять перспективу лечения. Это, в свою очередь, помогает врачам разрабатывать персонализированные планы терапии, выбирать оптимальные препараты и определять необходимость хирургического вмешательства. Разработанный в НГТУ калькулятор учитывает метаболические профили мембран эритроцитов и сыворотки крови, что позволяет получать комплексные результаты по форме и стадии воспалительных заболеваний кишечника, пояснила Ирина Яковина, руководитель проекта.
Для удобства использования создано веб-приложение, через которое специалисты могут вводить данные пациентов, получать результаты работы пяти моделей машинного обучения и анализировать показатели точности диагностических оценок.
По словам Яковиной, метод является малоинвазивным, безопасным и экономически эффективным, что делает его доступным для широкого применения в медицинских и научных учреждениях, включая скрининг больших групп населения.
На разработку уже получен патент, а в дальнейшем планируется расширение функционала калькулятора, улучшение обработки данных и интеграция с другими медицинскими системами и базами данных пациентов.
Традиционно для постановки диагноза врачам требуется анализировать большой массив клинических данных. Применение алгоритмов машинного обучения упрощает обработку и систематизацию этих данных, позволяя быстро оценивать результаты лабораторных исследований и другие показатели пациента. Обученные модели способны точно и оперативно обрабатывать комплексные данные, что особенно важно на этапе первичной диагностики.
По словам разработчиков, диагностические калькуляторы, основанные на сочетании лабораторных и клинических показателей, дают возможность оценить форму и тяжесть заболевания, прогнозировать риск осложнений и уточнять перспективу лечения. Это, в свою очередь, помогает врачам разрабатывать персонализированные планы терапии, выбирать оптимальные препараты и определять необходимость хирургического вмешательства. Разработанный в НГТУ калькулятор учитывает метаболические профили мембран эритроцитов и сыворотки крови, что позволяет получать комплексные результаты по форме и стадии воспалительных заболеваний кишечника, пояснила Ирина Яковина, руководитель проекта.
Для удобства использования создано веб-приложение, через которое специалисты могут вводить данные пациентов, получать результаты работы пяти моделей машинного обучения и анализировать показатели точности диагностических оценок.
По словам Яковиной, метод является малоинвазивным, безопасным и экономически эффективным, что делает его доступным для широкого применения в медицинских и научных учреждениях, включая скрининг больших групп населения.
На разработку уже получен патент, а в дальнейшем планируется расширение функционала калькулятора, улучшение обработки данных и интеграция с другими медицинскими системами и базами данных пациентов.
Читайте также:
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку
Выделите текст и нажмите Ctrl+EnterЧитайте также:
.jpg)
