Анемија је болест коју карактерише смањење количине здравих еритроцита у тијелу здравих еритроцита, често се јавља код пацијената са хроничним болестима бубрега који морају да се подвргну рутинским хемодијалисима. Сходно томе, у оквиру овог процеса уводе се агенти за стимулацију еритроцита (еритропоисе-стимулациони агенси, ЕСА) и суплементи гвожђа. Али истовремено се могу појавити компликације ако су пацијенти променили метаболизам гвожђа или лоше реакције на лекове. Поред тога, лекови су обично скупи и смањили тежак финансијски терет за јавно здравље или сам пацијента. Стога узимајући у обзир чињеницу да је број таквих пацијената тренутно расте, постоји велика потражња за додатним системима подршке са "способностима" за доношење одлука. Једна опција је да се користи технологија вештачке интелигенције (вештачка интелигенција, АИ), која изгледа као обећавајућа метода, али захтева велики низ података и није практичан због различитих здравствених стања пацијената.
У недавној студији, о којима су резултати објављени у међународном часопису медицинских наука, научници из Јапана ипак су покушали да реше проблем. Они су одлучили уместо да дају АИ да проучавају сложену физиологију пацијентовог тела, користе модел предвиђања на основу решења искусних лекара. Салазни професор Тосхиаки Охара (Тосхиаки Охара) из Универзитета Окаим објашњава:
Развијамо систем заснован на принципима који се користе у процесу прорјеђивања искусних лекара. На крају не израчунавају детаљне вредности животних реакција у пацијентовом телу када доносе одлуку о дози, што значи да модели предвиђања на основу биохемије нису нужно потребни.
Научници су припремили два скупа података добијених у 2 болнице - један за подучавање њиховог модела, а други за тестирање и верификацију његових прогноза. Истовремено, снимили су прописане рецепте на рецепт у две болнице и сматрали да је реакција на два горе поменута дрога која се примењују током хемодијализе.
На њиховој основи је изграђен АИ модел, који се назива "вештачка обавештајна анемија" (анемија подржан анемијски систем који подржава анемија, аисцас), који је добио укупно пет улазних извора (четири тачке крви и анамнезе) и квалитета Излаз је одабрао вероватноћу потребе за дозом за два лека. Поред тога, да повећају ефикасност процеса, они су надокнадили временски одгодан одгода између испитивања крви и одлучивање о дозирању користећи "прилагођавање података" да донесе датум доношења одлука у складу са датумима анкете.
Као резултат тога, Аисац су показали велику прецизност прогнозе са исправном класификацијом (решења која одговарају закључцима лекара) на 72% -87%. Али још је занимљивије да су у неким случајевима, аисац пружили "клинички исправне" класификације са још вишим показатељима (92% -97%). То су решења која се нису подударала са дијагнозом лекара, али ипак се сматрају исправним из медицинске тачке.