Anēmija ir slimība, kas raksturīga ar veselīgu eritrocītu daudzuma samazināšanos organismā veseliem eritrocītiem, bieži notiek pacientiem ar hroniskām nieru slimībām, kurām ir nepieciešams veikt ikdienas hemodialīzi. Attiecīgi eritrocītu stimulējošie līdzekļi (eritropoēzes stimulējošie līdzekļi, ESA) un dzelzs piedevas tiek ieviesti šā procesa ietvaros. Bet tajā pašā laikā komplikācijas var rasties, ja pacienti ir mainījuši dzelzs vai sliktas reakcijas pret narkotikām metabolismu. Turklāt medikamenti parasti ir dārgi un samazinājuši sarežģītu finansiālu slogu sabiedrības veselībai vai pašam pacientam. Tādējādi, ņemot vērā to, ka šādu pacientu skaits pašlaik pieaug, ir liels pieprasījums pēc papildu atbalsta sistēmām ar "spējas" pieņemt lēmumus. Viena iespēja ir izmantot mākslīgo intelekta tehnoloģiju (mākslīgo intelektu, AI), kas, šķiet, ir daudzsološa metode, bet prasa lielu datu masīvu un nav praktiski dažādu pacientu veselības stāvokļa dēļ.
Nesenā pētījumā, kuru rezultāti tika publicēti starptautiskajā žurnālos par medicīnas zinātnām, zinātnieki no Japānas tomēr mēģināja atrisināt problēmu. Viņi nolēma veidot AI, lai izpētītu pacienta ķermeņa sarežģīto fizioloģiju, izmantojiet prognozēšanas modeli, pamatojoties uz pieredzējušu ārstiem. Asociētais profesors Toshiaki Ohara (Toshiaki Ohara) no Okayam universitātes izskaidro:
Mēs izstrādājam sistēmu, pamatojoties uz principiem, kas tiek izmantoti retināšanas procesā pieredzējušiem ārstiem. Galu galā, tie nav aprēķināt detalizētas vērtības dzīvības reakciju pacienta ķermenī, pieņemot lēmumu par devu, kas nozīmē, ka prognozēšanas modeļi, kas balstīti uz bioķīmiju, nav obligāti nepieciešami.
Zinātnieki ir sagatavojuši divus datu kopumus, kas iegūti 2 slimnīcās - viens, kas māca savu modeli, un otru, lai pārbaudītu un pārbaudītu tās prognozes. Tajā pašā laikā, viņi reģistrēja noteiktās recepšu receptes divās slimnīcās un uzskatīja, ka reakcija uz abām iepriekš minētajām zālēm, kas minētas iepriekš minētās hemodialīzes laikā.
Pamatojoties uz to, tika uzcelts AI modelis, ko sauc par "mākslīgo intelektu anēmiju" (mākslīgo izlūkošanas atbalstīto anēmijas kontroles sistēmu, AISACS), kas saņēma piecus ieejas avotus (četrus asinīs un anamnēzes punktus) un kvalitātē no izejas izvēlējās dozēšanas nepieciešamību divām zālēm. Turklāt, lai palielinātu procesa efektivitāti, tās kompensēja laika kavēšanos starp asins analīzēm un lemjot par devu, izmantojot "datu pielāgošanu", lai panāktu lēmumu pieņemšanas datumu saskaņā ar aptaujas datumiem.
Rezultātā AISACS parādīja augstu prognozi ar pareizu klasifikāciju (risinājumi, kas atbilst ārstu secinājumiem) 72% -87%. Bet vēl interesantāk bija tas, ka dažos gadījumos AISACs sniedza "klīniski pareizu" klasifikācijas ar vēl augstākiem rādītājiem (92% -97%). Tie bija risinājumi, kas nesakrita ar ārstu diagnostiku, bet joprojām uzskatīja par pareizu no medicīnas punkta.