Falte el riesgo de muerte para pacientes con accidente cerebrovascular modelo de aprendizaje automático | Salud

Los investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje automático en Portugal, con sus limitaciones, con una precisión estimada del 98.5% Ataque (AVC).

La escritura de esto, publicada en The Scientific Journal en marzo Informática de neurocienciaPero ahora solo se lanzó a The Press, que fue organizado por un grupo de investigadores de la nueva Universidad de Lisboa (UNL) y la Universidad de Algarve (ULAGL).

Modelo de aprendizaje automático (una de las aplicaciones de Inteligencia artificial) Entre 2016 y 2018, el faraón se desarrolló con accidente cerebrovascular con accidente cerebrovascular con accidente cerebrovascular con 332 pacientes, y AVC identificó 24 factores de riesgo para muertes postoperatorias.

De los 332 pacientes incluidos en el análisis, 58 personas murieron unos días después del accidente cerebrovascular, el resto fueron liberados o transferidos a otras unidades.

Uno de los escritores de este trabajo, Nayo Antonio, New IMS, New IMS, profesor e investigador de la Facultad de Gestión de la Información y Ciencias de Datos de la UNL, en publicidad, anuncios de Lusa, porque «pudo evaluar adecuadamente la muerte como resultado del 98.5% de los casos» de 80 varióbulaciones clínicas, de actividad y social.

Nuno Antonio dijo que «el resto del 1.5% fallido de la diversidad biológica impredecible, la información disponible solo en las variables no incluidas en el modelo, o incluso a través de este tipo de modelos» Casos de accidente cerebrovascular Durante el período de análisis, el faraón ingresó al hospital, la muestra tenía un «tamaño limitado» y era «región única».

«Se pueden usar más casos para verificar los resultados», dijo el investigador, «el futuro requiere datos multiregionales y recientes en el futuro para fortalecer los resultados».

Nuno Antonio tiene «diferencias regionales, por ejemplo, en el perfil de las comorbilidades, los hábitos de vida o la atención médica», «en el perfil del acceso a» «en otras áreas o extensión a todo el país.

Aún así, estos son los principales factores de riesgo VC Muertes posparto La entrada del hospital, los niveles de glucosa en sangre, la edad, la conciencia, la hemoglobina y la tasa respiratoria, como la intensidad de un accidente cerebrovascular, se identifican como «factores clásicos y atemporales en la literatura».

Aunque Nuno Antonio tiene limitaciones, sugiere que «el mayor riesgo de muerte es identificar la prioridad inicial de guía en la asignación de la detección y los recursos» y «necesita más atención a los parámetros clínicos».

«Por ejemplo, un paciente con accidente cerebrovascular severo y glucosa en sangre demasiado alta se puede monitorear», dijo, «el modelo de aprendizaje automático» en sí no solo previene las muertes, sino que también permite «identificar a los pacientes en riesgo», «intervención rápida y buena atención y supervisión inicial».

Cuando se les preguntó sobre el riesgo de las decisiones de los médicos, dependen o dependen en gran medida de las expectativas de una máquina, el propósito del modelo Nuno Antonio «no es solo reemplazar la decisión médica, sino que también respalda el proceso clínico, proporciona información adicional para el plan de detección y tratamiento».

«El modelo puede analizar docenas de variables en segundos y detectar modelos complejos que no son claramente visibles para el análisis humano, produciendo expectativas constantes y cuantitativas, reduce el riesgo de error por fatiga o subjetiva», señaló que el modelo del modelo también Aprendizaje automático Desarrollado «Permitir el» Interpretación de resultados de referencia «.

Esto significa que el maestro puede comprender la causa de cada evaluación del modelo, el maestro puede prevenir la dependencia ciega del modelo «, dijo el maestro,» para cada paciente creado, «qué variables se ponderan en el resultado», la intensidad y el nivel de glucosa en sangre, «que representan cada variable» y se refieren al régimen. «

Para desarrollar este modelo de aprendizaje automático, el equipo UNL y ULAG tiene variables clínicas como la gravedad del accidente cerebrovascular en la unidad hospitalaria, el tipo de accidente cerebrovascular, la presencia de infecciones respiratorias o urinarias y trombosis (coagulación de la sangre) o trombectomía (coagulación de la sangre) o trombosis.

En variables de laboratorio, se incluyen hemoglobina, glucosa en sangre, sodio, potasio, troponina I (proteína muscular del corazón) y transaminas de alanina (enzima hepática), pero se insertan en la edad, el género y el apoyo social.