Anemia nexweşiyek e ku di nav kêmbûna ErythroCyTe-ê de xwedan kêmasiyek e, bi gelemperî di nexweşên bi nexweşiyên kronîk ên bi nexweşiyên kronîk ên ku hewce ne ku hemodialîzasyona birêkûpêkî derbas bibin pêk tê. Li gorî vê yekê, karmendên erythrodyte (Karmendên EryThropoiesis-Stimuling, ESA) û supayên hesin, di çarçoveya vê pêvajoyê de têne danîn. Lê dibe ku di heman tevlihevî de dibe ku heke nexweşan metabolîzma hesin an bertekên belengaz ji bo dermanan biguhezînin çêbibin. Wekî din, derman bi gelemperî biha ne û barê giran a darayî li ser tenduristiya giştî an nexweşê xwe bixwe. Ji ber vê yekê, ku di rastiyê de digirin ku niha hejmara nexweşên vê yekê zêde dibe, daxwazek mezin ji bo pergalên piştevaniya zêde bi "jêhatîbûn" re heye. Vebijêrkek e ku hûn teknolojiya îstîxbaratê ya artificial bikar bînin, ku xuya dike ku rêbazek sozdar e, lê ji bo dewletên tenduristiya cihêreng hewce dike û ne pratîkî ye.
Di lêkolînek dawî de, encamên ku li Kovara Navneteweyî ya Zanistên Dermanî hatine çap kirin, zanyar ji Japonya, di heman demê de hewl da ku pirsgirêkê çareser bike. Wan biryar da ku li şûna ku AI çêkirina fîzolojiya tevlihev a laşê nexweşê bike, li ser bingeha çareseriyên bijîşkên tecrûbeya pêşbînîkirinê, modela pêşbîniyê bikar bînin. Profesor Profesor Toshiaki Ohara (toshiaki Ohara) ji Zanîngeha Okayam diyar dike:
Em pergalek li ser bingehê prensîbên ku di pêvajoya tîrêjê ya bijîjkên tecrûbe de têne bikar anîn pêşve diçin. Di dawiyê de, ew nirxên berfireh ên bertekên jiyanê di laşê nexweşê de di dema dosage de hesab dikin, ku tê vê wateyê ku modelên pêşbîniyê li ser bingeha biyolojîk hewce ne hewce ne hewce ne.
Zanyar di 2 nexweşxaneyan de du daneyên daneyên hatine wergirtin - yek da ku modela xwe hîn bikin, û ya din jî ji bo ceribandinê û verastkirina pêşbîniyên xwe. Di heman demê de, wan dermanên dermanê dermankirî li du nexweşxaneyan tomar kirin û bertek nîşanî du dermanên ku li jor di dema hemodialîzeyê de hatine gotin hesibandin.
Li ser bingeha wan, modela AI-yê hate çêkirin, bi navê "Sîstema anemia ya anemia-anhatî ya Artificial", ku bi tevahî pênc çavkaniyên inputê (çar xalên xwînê û anamnesîsê) wergirtine ya derketinê ji bo du dermanan îhtîmalek hewceyê dosage hilbijart. Wekî din, ji bo zêdekirina karîyera pêvajoyê, wan demeke dereng di navbera ceribandina xwînê û biryar da ku li ser dosage bikar bînin "danasîna daneyê" li gorî tarîxên anketê pêk bînin.
Di encamê de, AISAC bi çîna rastîn a pêşbîniya bilind nîşan da (çareseriyên li gorî encamên bijîjkan) li 72% -87%. Lê belê bêtir balkêş ew bû ku di hin rewşan de, aisacs peyda kirin "klînîkî rast" bi nîşanên bilindtir (92% -97%). Vana çareseriyên ku bi tespîta bijîjkan re ne hev bûn, lê dîsa jî ji xalek bijîjkî rast têne hesibandin.