Китайская ИТ-компания добилась значительных успехов в медицине, разработав нейронную сеть, которая может точно предсказать вероятность смерти пациентов. Этот алгоритм опередил современное медицинское оборудование и специалистов благодаря анализу более 175 000 различных параметров за короткий промежуток времени. Daily Mail: Богатые витаминами продукты поддерживают здоровье и сияние кожи
Разработчики нейронной сети подчеркивают ее способность обрабатывать старые PDF-файлы и бумажные медицинские записи, что позволяет системе интерпретировать свои результаты на основе имеющихся данных. Этот алгоритм открывает новые возможности для будущей медицины, способствует выбору наиболее эффективного лечения и увеличивает шансы на спасение жизни.
Это также может сократить повседневную деятельность врачей и дать пациентам больше времени на уход. В целом, разработка нейронной сети, которая предсказывает вероятность смерти и других исходов болезни, открывает новые перспективы в медицине и улучшает качество медицинской помощи. Научная статья о новом алгоритме была опубликована в журнале Nature.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что рост благосостояния — одна из главных причин большого количества одиноких людей в современном российском обществе. По мнению специалиста, современному человеку не нужна семья, чтобы выжить.
Международная группа специалистов обнаружила, что ультразвуковая терапия может облегчать состояние пациентов даже при тяжелых формах…
Специалисты Института цитологии и генетики СО РАН с применением оптогенетического метода выявили клетки мозга, активация…
Американские ученые установили, что ультраобработанные продукты способны самостоятельно провоцировать повышенную выработку инсулина и нарушения обмена…
Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) создали технологию синтеза гибридных молекул на основе халконов.…
Исследования Карла Дайссерота, Петера Хегеманна и Георга Нагеля позволили значительно расширить возможности изучения клеточных механизмов,…
Российские исследователи разработали модель машинного обучения, способную прогнозировать вероятность острых осложнений у пациентов с раком…