Анемија е болест која се карактеризира со намалување на количината на здрави еритроцити во телото на здрави еритроцити, често се јавува кај пациенти со хронични бубрежни болести кои треба да се подложат на рутински хемодијализа. Според тоа, во рамките на овој процес се воведуваат во рамки на овој процес. Но, во исто време може да се појават компликации ако пациентите го сменија метаболизмот на железо или лоша реакција на лекови. Покрај тоа, лековите обично се скапи и спуштаат тежок финансиски товар за јавното здравје или самиот пациент. Така, земајќи го предвид фактот дека бројот на такви пациенти во моментов расте, постои голема побарувачка за дополнителни системи за поддршка со "способности" за донесување одлуки. Една опција е да се користи технологија за вештачка интелигенција (вештачка интелигенција, АИ), која се чини дека е метод на ветување, но бара голема низа на податоци и не е практично поради разни здравствени состојби на пациентот.
Во една неодамнешна студија, чии резултати беа објавени во Меѓународниот весник за медицински науки, научниците од Јапонија сепак се обидоа да го решат проблемот. Тие одлучија наместо да го направат АИ за да ја проучат сложената физиологија на телото на пациентот, користете модел за предвидување врз основа на решенија на искусни лекари. Вонреден професор Тошијаки Охара (Toshiaki Ohara) од Универзитетот во Окајам објаснува:
Ние развиваме систем врз основа на принципите кои се користат во процесот на чистење на искусни лекари. На крајот, тие не ги пресметуваат деталните вредности на реакциите на животот во телото на пациентот кога донесуваат одлука за дозата, што значи дека моделите за предвидување врз основа на биохемија не се неопходни.
Научниците подготвија два збирки на податоци добиени во 2 болници - еден за да го научат својот модел, а другиот за тестирање и потврдување на неговите предвидувања. Во исто време, тие снимиле пропишани рецепти на рецепт во две болници и ја разгледувале реакцијата на двата лекови споменати погоре применети за време на хемодијализа.
На нив е изграден модел на АИ, наречен "вештачка интелигенција анемија" (вештачки интелигентен анемија систем за контрола на анемија, AISACS), кој доби вкупно пет влезни извори (четири точки на крв и анамнези) и во квалитетот на излезот ја избрал веројатноста за потребата за дозирање за два лека. Покрај тоа, за зголемување на ефикасноста на процесот, тие компензираа за временско задоцнување помеѓу тестирањето на крвта и одлучувањето за дозата со користење на "прилагодување на податоците" за да го донесе датумот на донесување одлуки во согласност со датумите на истражувањето.
Како резултат на тоа, AISACS покажа висока прецизност на прогнозата со точната класификација (решенија кои одговараат на заклучоците на лекарите) на 72% -87%. Но, уште поинтересно беше дека во некои случаи, AISACS обезбеди "клинички точни" класификации со дури и повисоки индикатори (92% -97%). Ова беа решенија кои не се совпаднаа со дијагнозата на лекарите, но сепак се сметаат за точни од медицинска точка.