Анемія - захворванне, якое характарызуецца зніжэннем ў арганізме колькасці здаровых эрытрацытаў, часта сустракаецца ў пацыентаў з хранічнымі захворваннямі нырак, якім неабходна прайсці руцінны гемадыяліз. Адпаведна, у рамках гэтага працэсу ўводзяцца эрытрацыт-стымулюючыя агенты (erythropoiesis-stimulating agents, ESA) і дабаўкі жалеза (iron supplements, IS). Але пры гэтым могуць узнікнуць ўскладненні, калі ў пацыентаў змяніўся метабалізм жалеза або дрэнная рэакцыя на лекі. Акрамя таго, лекі, як правіла, з'яўляюцца дарагімі і кладуцца цяжкім фінансавым цяжарам на грамадскае ахову здароўя або на самога пацыента. Такім чынам, з улікам таго, што колькасць такіх пацыентаў у цяперашні час расце, існуе вялікі попыт на дадатковыя сістэмы падтрымкі, якія валодаюць "здольнасцямі" да прыняцця рашэнняў. Адзін з варыянтаў заключаецца ў выкарыстанні тэхналогіі штучнага інтэлекту (artificial intelligence, AI), якая ўяўляецца перспектыўным метадам, але патрабуе вялікага масіва дадзеных і не з'яўляецца практычным з-за розных станаў здароўя пацыентаў.
У нядаўнім даследаванні, вынікі якога былі апублікаваныя ў International Journal of Medical Sciences, навукоўцы з Японіі тым не менш паспрабавалі вырашыць праблему. Яны вырашылі замест таго, каб прымусіць AI вывучаць складаную фізіялогію цела пацыента, выкарыстоўваць мадэль прагназавання, заснаваную на рашэннях дасведчаных лекараў. Дацэнт Тошиаки Охара (Toshiaki Ohara) з універсітэта Акаяма тлумачыць:
Мы распрацоўваем сістэму, заснаваную на прынцыпах, якія выкарыстоўваюцца пры разумовых працэсаў дасведчаных лекараў. У рэшце рэшт, яны не вылічаюць дэталёвыя значэння жыццёвых рэакцый у арганізме пацыента пры прыняцці рашэння аб дазоўцы, а гэта значыць, што мадэлі прагназавання, заснаваныя на біяхіміі, не абавязкова патрэбныя.
Навукоўцы падрыхтавалі два набору дадзеных, атрыманыя ў 2-х бальніцах - адзін для навучання сваёй мадэлі, а іншы для тэставання і праверкі сваіх прагнозаў. Адначасова яны запісалі выпісаныя лекарамі прадпісанні па дазавання ў двух шпіталях і разгледзелі рэакцыю на два згаданыя вышэй прэпарата, якія ўжываюцца падчас гемадыялізу.
На іх аснове была пабудавана AI-мадэль, званая "сістэмай кантролю анеміі са штучным інтэлектам» (artificial-intelligence-supported anemia control system, AISACS), якая атрымала ў агульнай складанасці пяць крыніц ўваходных дадзеных (чатыры пункты аналізу крыві і анамнезу) і ў якасці выходных дадзеных абрала верагоднасць неабходнасці дазоўкі для двух лекавых сродкаў. Акрамя таго, для павышэння эфектыўнасці працэсу, яны кампенсавалі часовую затрымку паміж аналізам крыві і прыняццем рашэння аб дазоўцы, выкарыстоўваючы "карэкціроўку дадзеных" для прывядзення дат прыняцця рашэння ў адпаведнасць з датамі абследавання.
У выніку AISACS паказаў высокую дакладнасць прагнозу з правільнай класіфікацыяй (рашэнні, якія адпавядаюць высновам лекараў) на ўзроўні 72% -87%. Але яшчэ больш цікавым было тое, што ў некаторых выпадках AISACS забяспечыў "клінічна правільныя" класіфікацыі з яшчэ больш высокімі паказчыкамі (92% -97%). Гэта былі рашэнні, якія не супадалі з дыягназам лекараў, але ўсё ж лічыліся правільнымі з медыцынскай пункту гледжання.