Ang anemia usa ka sakit nga gihulagway sa usa ka pagkunhod sa kantidad sa mga himsog nga erythrocytes sa lawas nga himsog nga mga sakit sa kidney nga kinahanglan nga moagi sa naandan nga hemodialysis. Subay niini, ang mga ahente nga makapadasig sa Erythrocyte (erythropoiesis-stimulating ahente, Esa) ug mga suplemento nga puthaw, gipaila sa sulod sa kini nga proseso. Apan sa samang higayon ang mga komplikasyon mahimong motungha kung ang mga pasyente nagbag-o sa metabolismo sa iron o dili maayo nga reaksyon sa mga droga. Dugang pa, ang mga tambal kasagaran mahal ug gipaubos ang usa ka lisud nga pinansyal nga palas-anon sa kahimsog sa publiko o sa pasyente mismo. Sa ingon, gikonsiderar ang kamatuoran nga ang gidaghanon sa mga pasyente nga karon nagtubo, adunay daghang panginahanglan alang sa dugang nga mga sistema sa suporta nga adunay mga desisyon. Ang usa ka kapilian mao ang paggamit sa artipisyal nga teknolohiya sa paniktik (Artipisyal nga salabutan, AI), nga ingon usa ka promosyon nga pamaagi, apan kinahanglan nga usa ka dako nga data sa kahimsog ug dili praktikal ang lainlaing mga estado sa kahimsog sa pasyente.
Sa usa ka bag-o nga pagtuon, ang mga sangputanan diin gipatik sa internasyonal nga journal sa mga medikal nga siyensya, ang mga siyentipiko gikan sa Japan bisan pa misulay pagsulbad sa problema. Nakahukom sila imbis nga buhaton ang AI nga magtuon sa komplikado nga physiology sa lawas sa pasyente, gamita ang modelo sa tagna base sa mga solusyon sa eksperyensiyadong mga doktor. Associate Propesor Toshiaki Ohara (Toshiaki Ohara) gikan sa okayam unibersidad nagpatin-aw:
Nagpalambo kami usa ka sistema nga gipasukad sa mga baruganan nga gigamit sa proseso sa pagnipis sa mga eksperyensiyadong mga doktor. Sa katapusan, dili nila makalkulo ang detalyado nga mga hiyas sa mga reaksyon sa kinabuhi sa lawas sa pasyente sa diha nga ang paghimog desisyon sa dosis, nga nagpasabut nga ang mga modelo sa preecthemistry dili kinahanglan nga gikinahanglan.
Giandam sa mga siyentipiko ang duha nga mga set sa datos nga nakuha sa 2 nga mga ospital - ang usa aron itudlo ang ilang modelo, ug ang lain alang sa pagsulay ug pagtino sa mga natun-an niini. Sa parehas nga oras, girekord nila ang gireseta nga reseta nga reseta sa duha nga mga ospital ug giisip ang reaksyon sa duha nga tambal nga gihisgutan sa ibabaw sa hemodialysis.
Pinasukad sa ilang basihan, usa ka modelo nga AI ang gitukod, gitawag nga "artipisyal nga paniktik sa anemia" (ANIPIPIAL - GIPADAYAG SA DUHA SA DUHA NGA DUNIDAD SA DUNIG SA DUNIDANAN Sa output gipili ang posibilidad sa panginahanglan alang sa dosis alang sa duha nga mga tambal. Agi og dugang, aron madugangan ang kaepektibo sa proseso, gantihan nila ang paglangan sa panahon tali sa pag-access sa dugo ug pagdesisyon sa dosis nga magamit sa mga petsa sa pagdesisyon nga nahiuyon sa mga petsa sa pagdesisyon.
Ingon usa ka sangputanan, ang mga AISACS nagpakita sa taas nga katukma sa pagtagna sa husto nga pag-uuri (mga solusyon nga katumbas sa mga konklusyon sa mga doktor) sa 72% -87%. Apan bisan ang labi ka makapaikag mao nga sa pipila ka mga kaso, ang mga AISA naghatag sa "klinika nga husto" nga mga klasipikasyon nga adunay mas taas nga mga timailhan (92% -97%). Kini ang mga solusyon nga wala magkahiusa sa pagdayagnos sa mga doktor, apan gihunahuna gihapon nga husto gikan sa usa ka medikal nga punto.