Anemia este o boală caracterizată printr-o scădere a cantității de eritrocite sănătoase în corpul eritrocitelor sănătoase, apare adesea la pacienții cu afecțiuni renale cronice care trebuie să se supună hemodializei de rutină. În consecință, agenții stimulatori de eritrocit (agenți stimulatori de eritropoieză, ESA) și suplimente de fier sunt introduse în cadrul acestui proces. Dar, în același timp, pot apărea complicații dacă pacienții au schimbat metabolismul fierului sau reacției slabe la medicamente. În plus, medicamentele sunt de obicei scumpe și au redus o povară financiară dificilă asupra sănătății publice sau a pacientului însuși. Astfel, ținând seama de faptul că numărul acestor pacienți crește în prezent, există o mare cerere pentru sisteme suplimentare de sprijin cu "abilități" de a lua decizii. O opțiune este de a utiliza tehnologia de inteligență artificială (inteligență artificială, AI), care pare a fi o metodă promițătoare, dar necesită o matrice de date mare și nu este practică datorită diferitelor stări de sănătate a pacientului.
Într-un studiu recent, rezultatele care au fost publicate la Jurnalul Internațional al Științelor Medicale, oamenii de știință din Japonia au încercat totuși să rezolve problema. Ei au decis în loc să facă AI să studieze fiziologia complexă a corpului pacientului, să utilizeze modelul de predicție bazat pe soluții de medici experimentați. Profesorul asociat Toshiaki Ohara (Toshiaki Ohara) de la Universitatea Okayam explică:
Dezvoltăm un sistem bazat pe principiile utilizate în procesul de subțiere a medicilor experimentați. În cele din urmă, ele nu calculează valorile detaliate ale reacțiilor de viață ale corpului pacientului atunci când iau o decizie cu privire la dozare, ceea ce înseamnă că modelele de predicție bazate pe biochimie nu sunt neapărat necesare.
Oamenii de știință au pregătit două seturi de date obținute în 2 spitale - unul pentru a-și învăța modelul, iar celălalt pentru testarea și verificarea previziunilor sale. În același timp, au înregistrat prescripții prescripție prescrise în două spitale și au considerat reacția la cele două medicamente menționate mai sus aplicate în timpul hemodializei.
Pe baza lor, a fost construit un model AI, numit "anemie de inteligență artificială" (Sistemul de control al anemiei susținătorului, Aisacs), care a primit un total de cinci surse de intrare (patru puncte de sânge și anamneză) și în calitate din ieșire a ales probabilitatea necesității de dozare pentru două medicamente. În plus, pentru a spori eficiența procesului, au compensat o întârziere de timp între testarea sângelui și decizia asupra dozei utilizând "ajustarea datelor" pentru a aduce data procesului de luare a deciziilor în conformitate cu datele sondajului.
Ca rezultat, Aisacs a arătat o mare precizie a prognozei cu clasificarea corectă (soluții corespunzătoare concluziilor medicilor) la 72% -87%. Dar și mai interesant a fost că, în unele cazuri, Aisacs a oferit clasificări "corecte clinice" cu indicatori chiar mai mari (92% -97%). Acestea au fost soluții care nu au coincid cu diagnosticul de medici, dar totuși considerați corect din punct de vedere medical.